关键词

AI代理后端自动化工具LLM功能扩展上下文服务任务编排

项目简介

ComputeMate AI 不仅是一个先进的AI自动化代理，它还包含一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的强大后端服务器。该服务器负责以标准化的方式向大型语言模型（LLM）客户端提供上下文信息和功能。它托管了一系列实用工具（Tools）和资源（Resources），允许LLM调用外部功能、访问设备信息，并支持可定制的LLM交互模式，从而帮助LLM完成复杂的自动化任务。

主要功能点

  • 工具托管与执行： 托管并执行多种实用工具，包括文件读写、任务执行、屏幕截图、记忆管理、邮件发送、日历事件创建、地图生成、QR码创建、统计图表绘制以及团队协作代理等，扩展LLM的能力边界。
  • 资源与信息提供： 提供设备信息、目录内容列表等资源，为LLM决策提供实时、准确的上下文。
  • Prompt模板支持： 支持定义和渲染Prompt模板，实现可定制的LLM交互模式。
  • 标准化通信： 通过JSON-RPC协议与LLM客户端通信，确保数据交换的安全与高效。
  • 可扩展性： 基于AgentMake框架，方便用户扩展或修改现有工具，以适应特定需求。

安装步骤

ComputeMate AI 及其内置的MCP服务器可以通过pip工具轻松安装。

  1. 安装Python: 确保您的系统已安装 Python 3.10 至 3.12 版本。
  2. 安装ComputeMate AI: 打开终端或命令行工具，运行以下命令进行安装： 
    pip install --upgrade computemate
  3. 可选依赖 (Google Vertex AI): 如果需要支持 Google Vertex AI，请运行： 
    pip install --upgrade "computemate[genai]"
  4. 开发人员模式 (可选): 如果您是开发人员并希望进行修改，可以执行： 
    pip install -e .

服务器配置 (供MCP客户端使用)

ComputeMate AI 作为一个MCP服务器，提供了一系列内置功能。要让其他 MCP 客户端（例如另一个 ComputeMate AI 实例，或其他任何支持 MCP 协议的应用程序）连接并使用这些功能，客户端需要一个描述如何启动该服务器进程的配置信息。

以下是一个典型的客户端配置示例，展示了如何连接到 ComputeMate AI 的内置 MCP 服务器：

  • 服务器名称 ('"computemate"'): 这是您为该 MCP 服务器实例指定的唯一名称，客户端将使用此名称来引用和与之交互。您可以根据需要命名。
  • 启动命令 ('"command": "python"'): 指定用于启动 MCP 服务器脚本的可执行命令。对于 Python 实现的 MCP 服务器，通常是 'python'。
  • 命令参数 ('"args": [...]'): 这是一个列表，包含传递给启动命令的参数。
    • 第一个参数 '"[COMPUTEMATE_PACKAGE_PATH]/mcp/computemate_mcp.py"' 是 'ComputeMate AI' 软件包中内置 MCP 服务器脚本的完整路径。请注意，'[COMPUTEMATE_PACKAGE_PATH]' 是一个占位符。在您的实际环境中，它应替换为 'computemate' Python 包的安装目录。例如，在 Linux/macOS 系统上，这可能类似于 '/usr/local/lib/python3.10/site-packages/computemate/mcp/computemate_mcp.py'。
    • 默认情况下，此 MCP 服务器会通过 'Stdio' 传输协议运行，这意味着客户端可以通过进程的 'stdin' 和 'stdout' 进行通信。如果需要使用其他传输协议（如 'HTTP'）并指定主机和端口，客户端在连接时应确保服务器已相应配置启动。

基本使用方法

作为独立的MCP服务器运行： 安装完成后，您可以将 'computemate' 的内置 MCP 服务器作为后台服务启动，以供其他 MCP 客户端连接和使用。

  1. 启动内置MCP服务器: 在终端或命令行中运行以下命令： 
    computematemcp
    此命令将启动 'computemate' 提供的 MCP 服务器，使其能够接收并处理来自 LLM 客户端的请求，例如调用工具或读取资源。
  2. （可选）配置 MCP 端口: 您可以通过编辑 '~/.agentmake/computemate/computemate.config' 文件来修改 MCP 服务器的默认端口 ('config.mcp_port')。如果希望以 HTTP 方式启动并指定端口，可以在 'computemate/main.py' 的 'mcp()' 函数中修改 'mcp.run' 的参数，或者通过命令行参数（如果 'computematemcp' 命令支持）来覆盖。

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AI与计算

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