AIDA MCP Server

关键词

AI协作JSON-RPC容器化工作流安全评估自动化模型上下文协议

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • AIDA MCP 服务器实现是一个完整的 MCP 服务端，遵循 MCP 开放标准，通过 JSON-RPC 与 AI 客户端沟通，提供资源读取、工具调用、以及提示/模板的渲染能力，并与 Exegol 容器化安全评估环境集成。
    • 服务器核心职责包括：托管资源（Resources）、注册与执行工具（Tools）、定义并渲染 Prompt 模板（Prompts），并支持会话管理与能力声明，便于多种客户端与传输协议协同工作。

  • 主要功能点

    • 资源管理：提供可读取的资源清单，并按需返回资源内容。
    • 工具注册与执行：暴露可被 LLM 客户端调用的工具接口，支持参数传入并返回结果。
    • Prompt/模板定义与渲染：通过 MCP 机制向客户端提供系统提示与上下文渲染能力。
    • JSON-RPC 通信：基于 MCP 的请求/响应格式进行通信，确保客户端与服务端数据互操作性。
    • 会话与能力管理：实现对会话上下文、容器/工作区等信息的跟踪与管理，支持多种运行场景。
    • 与 Exegol 集成：后端逻辑对接容器化的安全评估环境，提供数据读取、工具执行、结果回传等能力。

  • 安装与运行

    • 运行 MCP 服务器的入口文件位于 backend/mcp/aida_mcp_server.py，直接使用 Python 运行即可启动服务（在本地或容器环境中运行）。
    • 依赖由 MCP 服务端及其环境负责加载，确保运行环境中已安装必要的依赖包，并可访问后端 API（如 PostgreSQL、Exegol 容器等）。
    • 注意：此实现属于 Alpha 级别，请在受控环境中测试使用。

  • 服务器配置（MCP 客户端配置示例说明）

    • MCP 客户端通过一个配置文件（JSON）来连接 MCP 服务器。配置应包含服务器名称、启动命令与参数等信息，用于在客户端进程中启动 MCP 服务器并建立通信。
    • 具体字段示例（请将路径替换为实际部署环境中的真实路径）：
      • server name: aida-mcp
      • command: python3
      • args: ["/absolute/path/to/AIDA/backend/mcp/aida_mcp_server.py"]
      • env: 包含数据库与后端 API 的连接信息（如 DATABASE_URL、BACKEND_API_URL、其他需要的环境变量）
    • 该配置示例的目的是帮助 MCP 客户端理解如何将服务器进程嵌入到客户端运行环境中以实现 JSON-RPC 通信。实际使用时，请参考客户端具体要求进行调整。

  • 基本使用方法

    • 启动 MCP 服务器进程：在合适的运行环境中执行命令 python3 backend/mcp/aida_mcp_server.py。
    • 配置 MCP 客户端以连接该服务器（按上文配置示例）。MCP 客户端将通过标准输入输出（stdio）与服务器进行 JSON-RPC 通信，发起资源查询、工具调用等请求。
    • 客户端可基于 MCP 提供的工具与资源，构建对话策略，将任务交给 MCP 服务器执行并获取结构化回复。

  • 注意事项

    • 该实现处于 Alpha 阶段，局部功能完整性可能随版本迭代而变化，请在本地/私有环境中进行充分测试再用于生产。
    • MCP 服务器的能力与后端 API 的可用性相关，如数据库、Exegol 容器、以及后端服务接口等，需要相应环境部署就绪。

服务器信息

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