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图像搜索AI代理工具集成上下文服务API集成

使用说明

项目简介

本项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的示例服务器实现，使用 Node.js 和官方 MCP SDK 开发。它演示了如何创建一个MCP服务器来暴露多种工具（Tools），供遵守MCP协议的AI代理（如 Strands Agents）调用。服务器主要功能包括提供基础工具和集成第三方API（如 Shutterstock）进行图像搜索。

主要功能点

  • 多种实用工具： 提供了如文本回显（echo）、个性化问候（greet）、矩形面积计算（calculate_area）等基础工具。
  • Shutterstock 图像搜索： 集成 Shutterstock API，允许AI代理通过工具调用来搜索和获取图像信息。
  • 环境变量访问： 提供一个工具来安全地从服务器端获取预设的环境变量值（如 API 密钥）。
  • 支持多种传输协议： 提供了基于标准输入/输出 (Stdio) 和可流式HTTP (Streamable HTTP) 的两种服务器实现，适应不同的部署和连接需求。
  • AI代理集成示例： 仓库中包含一个 Python 客户端示例，展示了AI代理如何连接到此MCP服务器并调用其提供的工具，实现多代理协同完成任务（如获取天气信息后搜索相关图像）。

安装步骤

  1. 准备环境： 确保已安装 Git、Node.js (推荐 LTS 版本或更新) 及 npm 或 Yarn 包管理器，以及 Python 3.13.x 及 pip 包管理器。
  2. 克隆仓库： 
    git clone https://github.com/garystafford/aws-strands-agents-mcp-demo.git
cd aws-strands-agents-mcp-demo
  3. 安装 Node.js 依赖： 
    yarn install # 或者 npm install
  4. 安装 Python 依赖 (可选，用于运行示例客户端)： 
    python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

服务器配置

该仓库提供了两个MCP服务器实现：一个使用 Stdio 传输协议 ('mcp-server.js')，另一个使用 Streamable HTTP 传输协议 ('mcp-server-remote.js')。你的MCP客户端需要根据你选择运行的服务器类型进行相应的配置。

  • 对于使用 Stdio 协议的服务器 ('mcp-server.js')：
    • 服务器名称: Shutterstock Image Search MCP Server - STDIO Transport
    • 连接方式: 通过标准输入/输出流与客户端通信。
    • 启动命令和参数: 你的MCP客户端需要配置用于启动 'mcp-server.js' 脚本的命令（通常是 'node' 可执行文件路径）及其参数（服务器脚本文件路径）。
    • 所需环境变量: 在启动 'mcp-server.js' 进程之前，必须设置 'API_KEY' 和 'SHUTTERSTOCK_API_TOKEN' 这两个环境变量。
  • 对于使用 Streamable HTTP 协议的服务器 ('mcp-server-remote.js')：
    • 服务器名称: Shutterstock Image Search MCP Server - Stateless Streamable HTTP Transport
    • 连接方式: 通过向 '/mcp' 路径发送 HTTP POST 请求进行通信。
    • 地址: 默认运行在 'http://localhost:3000'。你的MCP客户端需要配置连接到这个地址。
    • 所需环境变量: 在运行 'mcp-server-remote.js' 之前，必须设置 'API_KEY' 和 'SHUTTERSTOCK_API_TOKEN' 这两个环境变量。

基本使用方法

  1. 获取 API 密钥： 注册一个 Shutterstock 测试账号并获取 API 密钥，准备一个 'API_KEY' 值（示例中用作演示）。
  2. 启动 MCP 服务器： 在一个终端窗口中，设置必要的环境变量并启动你选择的MCP服务器。
    • Stdio 服务器示例： 
      export API_KEY=your_api_key_here
export SHUTTERSTOCK_API_TOKEN=your_shutterstock_token_here
node mcp-server.js
    • Streamable HTTP 服务器示例： 
      export API_KEY=your_api_key_here
export SHUTTERSTOCK_API_TOKEN=your_shutterstock_token_here
node mcp-server-remote.js
    服务器启动后会监听请求。
  3. 运行 MCP 客户端： 在另一个终端窗口中，启动你的 MCP 客户端应用（例如仓库中提供的 'agent_stdio_multi_agent.py' 脚本）。客户端需要配置正确的连接信息（传输协议、地址或启动命令）才能连接到正在运行的 MCP 服务器。确保客户端也设置了必要的环境变量。
    • 运行示例客户端 (连接 Stdio 服务器)： 
      source .venv/bin/activate # 如果使用了虚拟环境
export API_KEY=your_api_key_here
export SHUTTERSTOCK_API_TOKEN=your_shutterstock_token_here
python agent_stdio_multi_agent.py
      注意：你可能需要修改 'agent_stdio_multi_agent.py' 中的 'StdioServerParameters' 来指向你的 Node.js 可执行文件路径和 'mcp-server.js' 脚本路径。
  4. 与客户端交互： 通过客户端的接口向AI代理发送请求，AI代理将利用连接的MCP服务器提供的工具来处理请求，例如执行图像搜索或调用其他功能。

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分类

AI与计算

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