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项目简介
- aipartnerupflow 作为一个面向 MCP 的后端服务器，核心目标是在统一的框架内管理 Resources、Tools、Prompts（资源、工具与提示模板），并通过 MCP 协议向 LLM 客户端提供上下文信息和能力执行能力。服务器具备会话管理、能力声明以及多传输协议支持（如 HTTP/WS/SSE），旨在为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务。
主要功能点
- MCP 核心能力
  - 资源管理：托管并提供对外部数据源与资源的访问能力
  - 工具注册与执行：注册并暴露外部工具，LLM 客户端可通过 MCP 调用
  - Prompt 模板：定义与渲染可定制的 Prompt 模板，支持多种交互模式
  - 以 JSON-RPC 方式与客户端通信，支持请求读取资源、调用工具、获取 Prompts 等
- 服务器能力与会话
  - 会话管理、能力描述、权限控制
  - 支持多传输协议（如 HTTP、WebSocket、SSE、STDIO 等）
- 与 MCP 生态的整合能力
  - MCP Server 作为服务端，提供 Tools/Resources 的 MCP 入口，客户端可通过规定的接口进行交互
  - 与 A2A、CrewAI/LLM、Prompts 等其他组件的互操作能力
安装步骤
- 直接安装核心库以获得 MCP 相关的任务编排与基础工具（核心，不包含 CrewAI / A2A 服务）
- 安装全部特性以获得 MCP 服务器端、A2A 服务、CLI、工具/资源等完整能力
- 如需使用 MCP 服务，请确保 Python 环境就绪，安装示例（示例仅给出步骤要点，不包含具体命令代码块，以便快速上手）：
  - 安装核心库：pip install aipartnerupflow
  - 安装 MCP 支持（若有单独 extras，请按文档安装，例如 aipartnerupflow[mcp]）并安装所需依赖
  - 根据需要启动 MCP 服务器应用（示例启动方式在文档中给出）
服务器配置（供 MCP 客户端读入并建立连接；客户端无需依赖此部分，仅用于 MCP 服务器端的自描述）配置示例（以 JSON 结构呈现，便于 MCP 客户端理解服务器信息；实际参数请以运行环境为准） { "server_name": "aipartnerupflow-mcp-server", "_note_server_type": "MCP 2.0 server (Model Context Protocol)", "transport": "http", "endpoint": "/mcp", "start_command": "uvicorn aipartnerupflow.api.mcp_server:app", "args": ["--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"], "auth": { "jwt_secret": "your-secure-secret", "token_expiry_sec": 3600 }, "_remarks": "This configuration描述 MCP 服务器的名称、启动命令与参数，以及认证信息。客户端需要的仅是 server_name、address、端点等信息，实际连接细节由 MCP 客户端使用。" }
基本使用方法（易于上手的操作步骤）
1. 启动 MCP 服务器：在具备运行环境的服务器上执行启动命令，监听指定端口，暴露 MCP API。
2. 客户端注册能力：LLM 客户端通过 MCP JSON-RPC 形式注册 Resources、Tools、Prompts 的能力描述与访问入口。
3. 资源读取与工具调用：客户端通过 MCP 的 RPC 接口发起资源读取与工具调用请求，服务器返回统一的 JSON-RPC 响应。
4. Prompt 渲染与话语流动：通过 Prompt 模板引导 LLM 的交互，渲染特定任务的上下文与指令。
5. 安全与扩展：通过 JWT/鉴权、传输层保护及可扩展的插件体系实现安全、可扩展的 MCP 服务。
备注
- 该仓库还提供与 MCP 相关的执行器（McpExecutor）以及 MCP 服务器相关的实现与测试。请按实际部署时的包与入口点进行配置与运行。

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