Agent-Lab MCP Server

关键词

LLM代理资源管理JSON-RPCFastAPI微服务

使用说明（简要且易操作的步骤）：

  • 项目简介

    • Agent-Lab 将 MCP 服务器能力嵌入到一个完整的后端平台中，面向 LLM 客户端提供资源读取、工具调用和提示模板获取等能力，通过基于 JSON-RPC 的 MCP 交互模式与客户端通信，并暴露了 HTTP 与 SSE 两种传输方式的接入点。

  • 主要功能点

    • MCP 服务器核心能力
      • 注册与发现：通过 MCP 端点向客户端暴露可用的实体和接口（如代理人、对话历史、消息）。
      • 资源与数据访问：提供对 agents、language models、integrations、attachments、messages 等资源的查询与操作入口。
      • 工具执行：通过 MCP 端点支持 LLM 客户端调用外部功能（示例端点包含 get_agent_list、get_message_list、post_message 等操作）。
      • Prompt 定义与渲染：集成多种系统提示模板，支持将提示模板渲染为前端/LLM 客户端可用的输入。
      • 会话与权限管理：结合 Keycloak 中间件实现鉴权、基于配置的访问控制。
    • 服务器端特性
      • 多传输协议：HTTP、SSE 等传输模式，便于不同场景的客户端接入。
      • 与现有微服务结构的集成：REST 风格的资源服务与 MCP 服务共同工作，提供完整的后端能力。
      • 面向扩展的架构：通过依赖注入和工厂模式解耦资源、服务、工具的实现，便于扩展新的代理类型和工作流。

  • 安装步骤

    • 安装依赖：在合适的虚拟环境中安装仓库所列依赖（如 FastAPI、dependency_injector、fastapi-mcp 等）。
    • 配置与运行：根据需要调整环境变量与配置文件后，使用常用的 Python 服务器启动方式运行应用（如 uvicorn）。
    • 测试与验证：通过 MCP 客户端侧的请求测试 MCP 接口是否按照 JSON-RPC 风格正确响应。

  • 服务器配置（给 MCP 客户端的配置示例，说明性文本，不直接给出代码块）

    • server_name（服务器名称，用于在客户端展示）
    • command（启动命令，如用于启动应用的主命令）
    • args（启动参数，例如 host、port、配置文件路径等）
    • 说明：MCP 客户端通常不需要直接依赖此处的实现代码，只需通过该配置了解服务器的启动信息与对接参数。示例字段含义如下：
      • server_name: Agent-Lab MCP Server
      • command: uvicorn
      • args: ["app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"] 注：以上仅为了解性配置字段示例，实际使用中请按环境部署方式准备并传递给客户端，MCP 客户端不需要直接执行此配置代码。

  • 基本使用方法

    • 客户端接入：使用 JSON-RPC 形式通过 MCP 服务器的暴露接口（如 get_agent_list、get_message_list、post_message）进行请求，服务器返回标准的 JSON-RPC 响应或通知。
    • 资源管理：客户端可调用相应的 MCP 操作获取或操作资源（代理、语言模型、集成、消息等）。
    • 安全与鉴权：若启用身份认证，将通过 Keycloak 等中间件验证请求并映射用户信息。
    • 扩展性：若需新增工具、资源类型或提示模板，可在后端扩展相应的资源模型、服务层及 MCP 暴露接口，并通过依赖注入进行整合。

服务器信息

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