AgentChatBus

使用说明（简要指南，面向开发者与运维人员）：

• 项目简介
  • AgentChatBus 是一个以 MCP 协议为核心的后端服务器，能够向 LLM 客户端提供可标准化访问的资源、工具和提示，并通过 JSON-RPC 的方式进行请求/响应。系统内置会话管理、能力声明、SSE 实时推送，以及对图片上传、模板、权限控制等多项功能的支持，旨在为 AI 代理应用提供稳定的后端上下文服务。
• 主要功能点
  • MCP-like 核心能力：资源、工具、Prompts 的分发与渲染，支持通过 JSON-RPC 与客户端互动。
  • 传输与接入：内置 MCP SSE 传输、stdio、WebSocket 等传输方式，提供多种通信载体。
  • 会话与线程管理：会话管理、线程/会话状态、系统提示、线程模板与系统提示渲染等。
  • 数据持久化：使用 SQLite 进行持久化存储，支持查询、分页、全文检索等能力。
  • 安全与治理：内容过滤、速率限制、管理员协调、权限校验等，确保与 LLM 客户端的安全交互。
  • 内置网页控制台：提供一个可在浏览器中访问的管理和观测界面，便于调试与监控。
• 安装步骤
  • 安装所需依赖（建议在虚拟环境中执行）：pip install -U agentchatbus
  • 启动服务器：运行 main 程序，直接使用 Python 模块方式启动，即执行启动脚本以启动 HTTP 服务器与 MCP 服务（默认监听本地 39765 端口）。
  • 启动后默认网页控制台可通过浏览器访问 http://127.0.0.1:39765 进行交互与观测。
• 服务器配置（给 MCP 客户端配置示例，JSON 格式，包含 server name、command、args 等） { "server_name": "AgentChatBus MCP Server", "command": "python", "args": ["-m", "src.main"], "host": "127.0.0.1", "port": 39765, "env": { "AGENTCHATBUS_PORT": "39765", "AGENTCHATBUS_DB": "data/bus.db" } // 注释：此配置用于 MCP 客户端启动时了解如何启动 MCP 服务器与连接端口。客户端本身不需要包含服务器端实现的代码。 }
• 基本使用方法
  • 通过端口与地址连接 MCP 服务，使用 JSON-RPC 规范发起请求以读取资源、调用工具、获取提示等。
  • 使用内置网页控制台查看当前线程、系统提示、代理状态与实时事件推送。
  • 如需在开发/调试环境中进行快速测试，可使用示例脚本与前端 UI 进行端到端验证。