使用说明

项目简介 Gobby 是一个面向 AI 客户端的本地优先后端框架，围绕 MCP（Model Context Protocol）架构设计，核心职责包括托管与管理 Resources、注册与执行 Tools、定义与渲染 Prompts，并通过 JSON-RPC/HTTP/SSE/WebSocket 等传输方式对外提供标准化的上下文与功能服务。服务器端负责会话管理、能力声明，以及对 downstream MCP 服务器的代理和对接，便于 LLM 客户端在统一框架内访问资源、执行工具和获取提示模板。
主要功能点
- 资源与工具管理：提供资源、工具的注册、查询、执行和上下文代理能力，以及内部工具的统一暴露。
- Prompts 定义与渲染：支持 Prompt 模板的渲染和定制，便于与 LLM 的交互模式集成。
- MCP 代理与下游服务器连接：支持对下游 MCP 服务器的代理访问，具备逐步发现工具、异步调用等能力。
- 会话与任务管理：内置会话上下文、任务、项目等持久化存储，提供跨会话的上下文传递与协作能力。
- 多传输协议支持：提供 HTTP/HTTPS、stdio 及 WebSocket 等传输，具备扩展性和安全性（本地优先、SQLite 存储、有限的权限控制）。
安装步骤
1. 准备环境
  - Python 3.11+、uvicorn/FastAPI 相关依赖
2. 获取代码
  - 将仓库克隆到本地并进入目录
3. 安装依赖
  - 安装 Python 包（如需要：pip install -r requirements.txt）
4. 运行服务器
  - 参考项目提供的启动方式（如 uv run gobby start）来启动后端服务
5. 验证 MCP 客户端连接
  - 在客户端（Claude Code、Gemini 等）配置 MCP 服务器地址后，即可通过 MCP 进行资源读取、工具调用与提示获取。
服务器配置（MCP 服务器端到客户端的连接配置，客户端需要至少包含 server 名称、启动命令及参数用于启动并连接到 MCP 服务器）说明：以下 JSON 配置用于 MCP 客户端在本地或系统中连接 MCP 服务器。每个条目包含服务器名称、传输模式、连接参数等。请根据实际运行环境将其保存并指向本服务器的启动命令与地址。

{ "servers": [ { "name": "test-http", "enabled": true, "transport": "http", "url": "http://localhost:8080/mcp" }, { "name": "test-stdio", "enabled": true, "transport": "stdio", "command": "uvx", "args": ["test-mcp"] } ] }

说明：
- name：服务器名称，统一小写、用连字符分隔，便于在客户端配置中引用
- transport：传输方式，可选 http、stdio、websocket
- url：仅对 http/websocket 有效，MCP 服务器对外暴露的入口地址
- command/args：在 stdio 传输下启动外部 MCP 服务的命令与参数
- enabled：开启/禁用该 MCP 服务器注释：上述字段用于 MCP 客户端在连接时识别与配置服务器，实际运行中可能还会包含 headers、env、requires_oauth 等扩展字段，按仓库实现的 MCPConfigManager 支持的字段来扩展配置。
基本使用方法
- 启动后端服务后，MCP 客户端（如 Claude Code、Gemini、Codex 等）在设置中配置 MCP 服务器地址，即可实现资源访问、工具调用、Prompt 渲染等功能。
- 通过下游 MCP 服务器（若有）可实现工具的渐进披露、跨服务器工具调用以及上下文聚合。
备注
- 本实现包含完整的服务端代码、存储、MCP 配置、工具代理、会话与任务管理等模块，具备在本地离线环境中运行的能力，同时提供对下游 MCP 服务器的代理和扩展能力，符合 MCP 服务器的核心职责。

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