AI-Connect MCP 服务器

关键词

跨机器通信多代理协作远程消息路由AI 助手桥接SSE MCP

使用说明内容（Markdown格式）

  • 项目简介 AI-Connect 提供一个基于 MCP 的后端服务，用于让大语言模型客户端通过标准化的工具调用与跨机器消息交互来获取上下文信息和执行能力。核心包括一个桥接服务器用于跨机器路由，以及一个 MCP HTTP 服务器端（SSE 传输）供本地或远程的 LLM 客户端接入。

  • 主要功能点

    • MCP 工具（Tools）对外提供对等协作能力，如列出在线对等体、发送消息、读取历史、查看状态等。
    • 桥接机制（Bridge Server）通过 WebSocket 路由消息，实现不同机器之间的通信和离线消息缓存。
    • 基于 SQLite 的消息存储，支持离线投递与历史查询。
    • 支持 SSE 传输的 MCP 服务端，方便在 IDE/编辑器中接入。
    • 会话管理与心跳机制，确保连接稳定并清理超时对等体。
    • 现成的示例工具集合，便于在 Claude/VSCode 等环境中直接配置和使用。

  • 安装步骤

    1. 克隆仓库并创建虚拟环境。
    2. 安装依赖（例如 FastMCP、websockets、aiosqlite、pyyaml 等）。
    3. 启动 Bridge Server：以独立服务运行 server.main 的入口，监听 WebSocket 端口（默认 9999）。
    4. 启动 MCP HTTP Server：在每台需要对接的机器运行 client.http_server，监听 SSE 端口（默认 9998）。
    5. 将 MCP 客户端配置为连接到 MCP 服务器（见下方“配置示例”）。
    6. 如需日志与系统服务化，可按照README中的 systemd 配置进行部署。

  • 服务器配置 MCP 客户端连接本 MCP 服务器的启动配置（JSON，客户端需要的最小信息：server name、command、args；注释仅用于说明，不直接作为代码执行）： { "server": { "name": "ai-connect-mcp-http", // MCP 服务器在当前环境中的唯一标识 "command": "python3", // 启动命令（客户端无需精细参数，确保能执行 MCP 服务器的启动脚本） "args": [ "-m", "client.http_server" // 通过模块方式启动 MCP HTTP 服务器（SSE 传输） ], "notes": "实际传输端口与主机由服务器配置文件决定，默认本地 127.0.0.1:9998，客户端可根据需要调整配置。" } }

    说明

    • 服务器默认使用本地配置启动 MCP HTTP 服务器，端口通常为 9998，桥接端口为 9999。
    • 具体的 host/port、peer 名称等请参考仓库提供的 config.yaml 示例与 README 指引进行配置。
    • 客户端启动时应确保 Bridge Server 与 MCP HTTP Server 均已正常运行，且网络可达。

  • 基本使用方法

    • 在 IDE/编辑器中按需加载并配置 MCP 服务，选择以下工具（示例）：
      • peer_list：查看在线对等体
      • peer_send：发送消息到指定对等体或广播
      • peer_read：读取新的未读消息
      • peer_history：查看与某个对等体的历史记录
      • peer_context：分享当前文件上下文给对等体
      • peer_status：查看与 Bridge Server 的连接状态
    • 使用流程通常包括：启动 Bridge Server → 启动 MCP HTTP Server → 在 IDE/编辑器中配置连接到对端的 SSE URL（如 http://127.0.0.1:9998/sse）并加载工具。

服务器信息

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