DuarteOS MCP Server Suite

关键词

后端服务多代理协作记忆图谱数据分析网页抓取

使用说明（要点式，便于快速落地）：

  • 项目简介
    • DuarteOS Core AI 提供一组基于 MCP 的服务器实现，每个服务器都对外暴露一组工具（functions），LLM 客户端通过调用这些工具实现对资源/任务、数据分析、网页抓取等能力的访问。
    • 服务器采用 Python 实现，基于 FastMCP 框架，具备独立启动入口，能通过命令行启动并监听客户端请求。
  • 主要功能点
    • 任务与资源管理：Redis Task Manager、Redis Session 管理等模块，支持任务创建、分配、执行、完成及存档等生命周期管理。
    • 数据分析与可视化：Data Analyzer 提供 CSV 分析、查询、绘图等能力。
    • 内存与知识图：Memory Graph 提供记忆节点、边、检索与总结能力，支持跨会话记忆。
    • 输入/输出分析与蓝图生成：Input Analyzer 提取 PRD/N8N/网页信息并生成蓝图模板。
    • 网页抓取与结构化数据：Web Scraper 提供页面抓取、链接提取、表格提取及结构化数据提取。
    • 自动化与工具 Forge：Automation 提供文件与系统自动化工具，Tool Forge 可创建自定义工具并 registro 至服务器。
  • 安装步骤
    • 克隆仓库，确保环境已安装 Python 3.10+、Node.js（如有需要）、以及 MCP 客户端环境需求。
    • 按仓库内各 MCP Server 的 server.py 可直接运行，无需额外依赖的安装步骤在各自文件顶部有注释说明依赖。
    • 启动前请确保 Redis 服务可用（若使用 Redis 相关 MCP，需 REDIS_URL 环境变量指向可用的 Redis 实例）。
  • 服务器配置（客户端需要的最小信息）
    • MCP 客户端需要知道要连接的 MCP 服务器的启动命令及参数，以便建立与之的通信。以下 JSON 为示例配置，覆盖仓库中实际存在的服务器。字段说明：server_name（服务器名称）、command（启动命令）、args（启动参数列表）。如需启用多台服务器，请按下列条目逐一添加。 { "servers": { "redis-task-manager": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/redis-task-manager/server.py"] }, "memory-graph": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/memory-graph/server.py"] }, "redis-session": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/redis-session/server.py"] }, "input-analyzer": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/input-analyzer/server.py"] }, "web-scraper": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/web-scraper/server.py"] }, "data-analyzer": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/data-analyzer/server.py"] }, "tool-forge": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/tool-forge/server.py"] }, "automation": { "command": "python3", "args": [".claude/mcp-servers/automation/server.py"] } } } 注释（必读）：
    • 各服务器均为独立可运行的 Python MCP 服务器，可按需启动或集中启动；
    • JSON 配置中 server_name 与实际服务器名称一致，command 通常为 python3，args 为服务器脚本路径；
    • 客户端在发起调用时需要能通过 MCP 框架对接这些服务器，服务端将返回 MCP 协议定义的 JSON-RPC 响应。
  • 基本使用方法
    • 启动任意一个 MCP Server：使用对应的启动命令和参数，例如 python3 .claude/mcp-servers/redis-task-manager/server.py。
    • 客户端调用示例（概念性描述，不含具体实现代码）：通过 MCP 客户端发送包含要执行的工具/方法、参数的 JSON-RPC 请求，服务器解析后执行相应工具并返回结果。
    • 配置与密钥：若某些 MCP 服务器需要外部依赖（如 Redis、数据库、外部 API Key），请按照各服务器的文档和依赖说明在运行环境中完成配置。
  • 典型应用场景
    • 对大语言模型提供统一的上下文与能力服务（如数据分析、网页抓取、记忆/会话管理、任务编排、PROMPT 渲染等）。
    • 将现有 Claude Code 工作流中的多代理协同性能提升，提供稳定、安全的后端支持。
  • 维护与扩展
    • 仓库内提供了多种模板与工具产出路径，LOG、示例、以及扩展脚本都放在 .claude 目录及 templates 下，便于快速扩展新的 MCP 服务器。

服务器信息

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