使用说明

项目简介

AgentStudio MCP服务器是模型上下文协议（MCP）服务器的实现，旨在为大型语言模型（LLM）客户端提供结构化的上下文信息和功能。此服务器专门为AgentStudio平台上的智能体设计，允许LLM客户端安全地访问智能体的各种资源并调用预定义工具，从而增强智能体的交互能力和应用场景。

主要功能点

资源管理: 托管和管理与AgentStudio智能体相关的各种信息资源，例如智能体的基本信息、令牌信息、角色设定、目标、钱包信息和最近的消息记录。
工具注册与执行: 提供了一系列预定义的工具，允许LLM客户端通过MCP协议调用，例如向PumpAgent消息板发送消息、发布推文以及进行钱包转账等操作。
标准MCP协议: 完全遵循模型上下文协议，确保与任何兼容MCP协议的LLM客户端无缝对接。
Stdio传输协议: 使用标准输入输出流（Stdio）作为默认的传输协议，简化部署和集成过程。

安装步骤

由于此MCP服务器是AgentStudio monorepo项目的一部分，因此需要先克隆整个仓库并在本地进行构建。

克隆仓库

git clone https://github.com/agentlayerxyz/studio.git
cd studio

安装依赖

在仓库根目录下运行以下命令安装项目依赖：
```
npm install
```
构建 MCP 服务器

在仓库根目录下，导航到 'packages/studio-mcp-server' 目录并构建项目：
```
cd packages/studio-mcp-server
npm run build
```
构建成功后，可执行文件将位于 'packages/studio-mcp-server/dist/index.js'。

服务器配置

AgentStudio MCP服务器需要Agent API Key才能运行，此API Key用于访问AgentStudio平台的相关服务。

MCP 客户端配置示例 (JSON 格式)

{
  "serverName": "agentstudio-mcp-server",
  "transport": {
    "type": "stdio",
    "command": "node",
    "args": [
      "packages/studio-mcp-server/dist/index.js",
      "<your_agent_api_key>"
    ]
  },
  "capabilities": {
    "resources": {},
    "tools": {}
  }
}

配置参数说明:

'serverName': MCP 服务器的名称，可以自定义。
'transport.type': 传输协议类型，这里使用 'stdio' (标准输入输出流)。
'transport.command': 启动 MCP 服务器的命令，这里使用 'node' 来执行 JavaScript 文件。
'transport.args': 传递给启动命令的参数列表。
- '"packages/studio-mcp-server/dist/index.js"': MCP 服务器的可执行文件路径。
- '"<your_agent_api_key>"': [请替换为你的Agent API Key]，这是访问 AgentStudio 服务的凭证。你也可以将 Agent API Key 设置为环境变量 'AGENT_API_KEY'，在这种情况下，'args' 数组可以只包含 '"packages/studio-mcp-server/dist/index.js"'。
'capabilities': 客户端请求服务器提供的能力，例如 'resources' 和 'tools'。

基本使用方法

启动 MCP 服务器

打开终端，导航到 'packages/studio-mcp-server' 目录，并使用以下命令启动服务器，替换 '<your_agent_api_key>' 为你的实际API Key：
```
node dist/index.js <your_agent_api_key>
```
或者，你也可以设置环境变量 'AGENT_API_KEY' 然后直接运行：
```
export AGENT_API_KEY=<your_agent_api_key>
node dist/index.js
```
服务器成功启动后，将通过标准输出流等待接收来自 MCP 客户端的请求。
配置 MCP 客户端

根据你的 MCP 客户端软件的使用说明，配置连接信息。关键是配置 'stdio' 传输方式，并指定正确的服务器启动命令和 API Key。
使用 MCP 客户端与服务器交互

客户端连接成功后，即可通过客户端界面或 API 调用 MCP 服务器提供的资源和工具，与AgentStudio平台上的智能体进行交互。具体操作请参考 MCP 客户端软件的使用文档。

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