AgentPool MCP 服务器

使用说明

• 项目简介
  • 该仓库实现了一个面向 MCP（Model Context Protocol）的服务端框架，能托管资源（Resources）、注册并执行工具（Tools）、定义并渲染提示模板（Prompts），并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信。服务器侧负责会话管理、能力声明和多传输协议支持（如 Stdio、SSE、WebSocket），以为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务框架。
• 主要功能点
  • MCP 服务端核心功能
    • 资源管理：提供对资源的托管、读取、写入与查询能力，便于 LLM 客户端获取上下文所需的数据。
    • 工具注册与执行：注册外部工具/方法，LLM 可以通过 MCP 调用并获取结果。
    • Prompt 模板：支持定义与渲染可自定义的 Prompt 模板，便于多种交互模式。
  • JSON-RPC 通信：服务器端接收来自客户端的 JSON-RPC 请求，返回标准化的 JSON-RPC 响应，或发送通知。
  • 会话与能力：会话管理、能力声明，以及对不同传输协议的支持，提升互操作性和扩展性。
  • 多传输协议支持：默认或可扩展的传输层实现，便于在不同环境下部署（如本地、终端、浏览器等）。
• 安装步骤
  • 安装 Python 依赖并获取代码：
    • 将代码克隆到本地环境，进入项目目录后安装依赖。
  • 运行方式
    • 使用仓库内的脚本/命令启动 MCP 服务器（具体命令请参考文档中的“快速启动”章节，示例在本文末列出）。
• 服务器配置示例（JSON 格式，适用于 MCP 客户端的启动/连接信息） { "servers": [ { "name": "tools_bridge_mcp", "command": "uv", "args": ["run", "agentpool", "serve-mcp", "--config", "agents.yml"] }, { "name": "external_bridge", "command": "uv", "args": ["run", "agentpool", "serve-mcp", "tests/mcp_server/server.py"] } ] } 说明：
  • 服务器名称（name）：用于标识 MCP 服务实例，客户端通过名称与之建立连接。
  • 启动命令（command）：启动 MCP 服务器所需的执行命令，例如使用 uv 工具启动。
  • 启动参数（args）：命令参数，包含服务脚本、配置文件路径等，确保 MCP 服务能正确暴露工具、资源与端点。
  • 实际使用时，请将上述示例中的路径替换为你本地/环境中的真实路径与配置。
• 基本使用方法
  • 部署 MCP 服务后，使用 MCP 客户端连接并读取/写入资源、调用工具、获取/渲染 Prompts，结合你的 LLM 进行上下文驱动的对话。
  • 通过服务器提供的接口，可以实现对外部工具的调用、跨 Agent 的协作、以及自定义 Prompt 的渲染与投喂。