Hooman MCP 后端

关键词

AI协作后端内存与向量检索跨服务器协作外部能力接入审计与安全

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项目简介

Hooman 是一个面向大语言模型的后端系统，设计目标是通过 MCP 框架实现对资源、工具与技能的注册、管理与调用，以及基于记忆与审计的对话上下文服务。系统通过 OpenAI Agents SDK 构建并运行若干 MCP 服务器（如 stdio、streamable_http 等）以及 Hosted 工具，允许 LLM 客户端按需调用外部能力、查询资源并实现任务分发与协作。

主要功能点

  • MCP 连接与管理：
    • 支持多种 MCP 连接类型：stdio、streamable_http、hosted。
    • 内置默认的简单 MCP 服务（如 fetch、time、filesystem），并可通过配置扩展。
  • 资源、工具与技能的整合
    • 能够加载和管理外部技能（Skills），并将技能内容提供给 MCP 客户端以便调用。
    • 通过 hosted、stdio、http 等不同方式将外部能力接入到代理体系中。
  • 对话上下文与记忆
    • 集成 Mem0 存储与 Qdrant 向量库，实现对话记忆与语义检索，提升上下文理解能力。
  • 审计与安全
    • 实时审计日志与响应流（用于追踪决策与代理执行），并提供 Kill Switch 以暂停系统。
  • 事件驱动与任务调度
    • 事件路由器将来自 UI/API/MCP 的事件统一规范化，便于后续处理。
    • 提供任务调度、历史记录、附件存储等能力，支持长期任务与回溯分析。

安装步骤

  • 先决条件
    • Node.js（推荐 18+ 或上述版本）、Yarn、Docker 与 Docker Compose（用于数据库、向量存储等依赖）。
    • MongoDB、Qdrant（作为记忆与向量存储）等外部服务。
  • 快速启动
    • 生产环境：使用 Docker Compose 启动整套栈 docker compose --profile prod up
    • 如果只想本地调试依赖（API 与前端单独启动），可逐步启动 API 服务、数据库和向量存储并在本地调试。
  • 入口与运行方式
    • API 服务作为 MCP 服务的控制中心，负责注册 MCP 连接、执行代理推理、处理历史与记忆等。
    • 本地开发时可使用 yarn dev:all 启动 API 与前端，或仅启动 API 以进行后端调试。

服务器配置（MCP 客户端所需格式示例）

说明：MCP 客户端需要提供一个配置，包含服务器名称、启动命令及参数等，用于连接并启动服务器端实例。下面给出准确反映仓库实现的示例配置要点，字段含义在注释中说明。此处以三个默认的 stdio 类型 MCP 连接为例：

  • hooman-mcp-fetch: 使用系统命令启动用于“获取/执行能力”的服务
  • hooman-mcp-time: 使用系统命令启动时间/定时相关的服务
  • hooman-mcp-filesystem: 使用 npx 启动服务器文件系统能力

[ { "server_name": "hooman-mcp-fetch", "command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch"] }, { "server_name": "hooman-mcp-time", "command": "uvx", "args": ["mcp-server-time"] }, { "server_name": "hooman-mcp-filesystem", "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/app/mcp-cwd"] } ]

字段说明（非代码块，以便理解）

  • server_name：对该 MCP 子服务器的标识名称，便于在客户端查看与管理。
  • command：启动可执行的命令，如 uvx、node、npm、npx 等。
  • args：传给命令的参数列表，决定了子服务器的具体行为（如具体工具/实现名称）。 说明：以上示例与仓库实际实现紧密对应，仓库还包含默认的 stdio 连接（fetch、time、filesystem），客户机在连接时可按需扩展或替换配置。

基本使用方法

  • 启动与连接
    • 运行生产环境：使用 Docker Compose 启动整套系统后，MCP 相关服务器会按配置自动上线，供 LLM 客户端通过 MCP 进行交互。
    • 如需本地调试，请确保 MongoDB、Qdrant 等依赖就绪，然后按仓库提供的脚本与命令启动 API 服务与前端界面。
  • 客户端使用
    • MCP 客户端（如实现的 LLM 客户端）通过提供以上服务器配置，与后端建立连接，获取资源、调用工具、执行任务。
    • 系统提供的事件路由和代理能力，支持 chat、schedule、mcp 连接管理等多种场景。
  • 常见操作
    • 注册/更新 MCP 连接（Hosted、Stdio、Streamable HTTP）
    • 查看与调用技能（Skills）及其内容
    • 进行对话任务、查看历史、上传/下载附件
    • 调整 kill-switch、查看审计日志、查看能力暴露情况

使用中的注意事项

  • MCP 客户端与服务器之间的通信、以及对外部工具的安全接入应在沙箱环境中进行，确保密钥、权限等安全策略的正确配置。
  • 服务器默认提供的三种 stdio MCP 连接需要在容器/运行环境中可执行的命令可用，否则请根据实际运行环境调整 command 与 args。

关键词

AI协作后端, 内存与向量检索, 跨服务器协作, 外部能力接入, 审计与安全

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