AI Agent Kit MCP Server
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项目简介
- 该仓库实现了一个 MCP 服务器，用于将 AI Agent Kit 中的组件（agents、chains、scaffolds、skills 等）以 MCP Tools 的形式暴露给 MCP 客户端（如 Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code 的 MCP 扩展等）。
- 服务器通过 MCP 协议处理客户端请求，提供读取资源、列出工具、执行工具等能力，并对资源进行管理与渲染。
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主要功能点
- 处理 MCP 请求/响应：实现 ListTools、CallTool、ListResources、ReadResource 等 MCP 请求处理，返回标准化的 JSON-RPC 风格响应。
- 组件暴露：从 .ai-agents 目录下的 registry/manifest.json 动态加载 agents、chains、scaffolds 等，并将其暴露为可调用的工具（如 agent_<id>、chain_<id>、scaffold_<id> 等）。
- 资源与工具管理：支持将资源与工具通过 MCP 服务进行读取、列举、查询等操作，便于 LLM 客户端进行上下文获取和任务执行。
- 简易缓存与扫描：实现对组件清单的缓存与定期刷新，确保高效的查询与响应。
- 多传输支持的基础框架：当前实现通过 STDIO 传输（StdioServerTransport），可扩展为其他传输方式，适配不同 IDE 的集成场景。
- 与 AI Agent Kit 生态整合：与仓库内其他 MCP 配置、插件、脚本协同工作，提供端到端的上下文服务能力。
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安装与运行
- 依赖环境：需要 Node.js（支持 ES 模块语法的运行环境）。
- 启动方式（最简单的本地测试）：使用 Node 直接运行 mcp-server/index.js，服务器会默认通过 STDIO 接收/发送 MCP 请求。
- 传统安装步骤（简化版）：
- 准备环境：安装 Node.js。
- 在仓库根目录执行：进入 mcp-server 目录后安装依赖（如存在工作流脚本要求时，请按 actual package.json 做 pnpm/npm/yarn 安装）。
- 启动命令示例（无需代码块展示，便于理解）：运行 node mcp-server/index.js 即可启动 MCP 服务（默认 STDIO 传输）。
- MCP 客户端配置要点（仅供参考，实际客户端无需代码，此处给出配置信息示例用于理解连接要求）： { "server_name": "ai-agent-kit-mcp", "command": "node", "args": ["mcp-server/index.js"], "transport": "stdio", "description": "MCP 服务器，暴露 AI Agent Kit 的组件作为 MCP Tools，供 MCP 客户端调用与查询" }
- 注意事项：MCP 客户端需要提供上述启动命令和参数来建立与 MCP 服务器的连接，该信息通常在客户端配置界面以 JSON 形式呈现，不需要客户端额外的代码实现。
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基本使用方法
- 启动后，客户端可以：
- 列出可用工具（agents、chains、scaffolds）并获取输入输出结构；
- 通过调用具体工具（如 agent_<id>、chain_<id>、scaffold_<id>）执行对应任务；
- 读取资源内容或获取资源清单，用于在对话中提供上下文信息；
- 使用与 IDE 集成相关的提示和渲染能力，提升对话上下文的丰富度。
- 典型流水线（简要描述）：
- 客户端初始化 MCP 会话，获取服务器能力说明；
- 客户端请求工具清单，呈现给用户或自动化系统；
- 客户端选择并调用具体工具，传递描述性任务参数；
- 服务器返回执行结果，客户端将结果用于上下文更新或直接返回给用户/LLM。
- 调试与扩展建议：
- 如需切换传输协议（例如 SSE、WebSocket 等），可在服务器实现中扩展 Transport；
- 结合 manifest.json 的动态性，新增或修改 agents、chains、scaffolds 后可重新加载以更新 MCP Tools。
- 启动后，客户端可以：