使用说明（简要易懂的使用指南，面向开发者与运维人员）：

项目简介
- 该仓库实现了基于 MCP 的后端服务器，为大语言模型客户端提供标准化的上下文信息与能力，包括资源管理、工具执行与 Prompts 渲染等核心能力，且通过 JSON-RPC 风格的接口进行通信。
主要功能点
- 资源层：提供可读的数据资源访问接口，方便 LLM 客户端按需获取上下文数据。
- 工具层：注册、注册后调用工具，LLM 可以通过工具实现对外部功能的调用。
- Prompts：定义和渲染 Prompt 模板，支持可定制的 LLM 交互模式。
- JSON-RPC API：基于 MCP 的工具与资源请求，通过单一端点进行请求和响应。
- 会话与能力：会话管理、能力声明，支持多种传输协议（HTTP 传输为主，未来可扩展）。
- 持久化与查询：结合 SQLite 索引与 Git 存储的混合持久化，提供全文检索与历史追踪能力。
- 安全与治理：RBAC、JWT/ Bearer 认证、日志、可观测性等基础能力，保障多模型协作的安全性。
- 拓展性：内置插件化工具目录、扩展工具和宏工具等，方便未来扩展。
安装步骤
- 前提条件：Python 3.11 及以上环境。
- 步骤1：获取代码并安装依赖。可以本地克隆仓库，创建虚拟环境并安装依赖，或通过 PyPI 安装。
- 步骤2：配置依赖服务（如数据库、Git 存储根目录、可选的 Redis、JWT/JWKS 服务等，根据需要启用相应特性）。
- 步骤3：启动 MCP HTTP 服务器。仓库内 documentation 推荐的常用启动方式包括：
  - 通过 CLI 启动：uvicorn mcp_agent_mail.http:build_http_app --factory --host 0.0.0.0 --port 8765
  - 通过 CLI 统一入口启动：uv run python -m mcp_agent_mail.cli serve-http
- 步骤4：在客户端配置 MCP 服务器连接信息（见下方“配置示例”）。
服务器配置（MCP 客户端需要的配置信息）说明：下面给出一个准确的配置信息模板，描述服务器名称、启动命令及参数等。请将其作为 MCP 客户端连接到服务器的配置输入。该配置为 JSON 结构，方便跨语言客户端读取使用。 { "server_name": "MCP Mail HTTP", "command": "uvicorn", "args": [ "mcp_agent_mail.http:build_http_app", "--factory", "--host", "0.0.0.0", "--port", 8765 ] } 说明：
- server_name：服务器的标识名称，用于区分不同 MCP 服务器实例。
- command：启动服务器所使用的执行程序，这里使用 uvicorn。
- args：启动命令的参数集合，包含应用工厂函数、绑定地址和端口等信息，确保客户端在不同环境下能正确接入 MCP 服务。
基本使用方法
- 客户端准备：获取 MCP 服务器地址与端点路径（如 http://your-host:8765/mcp/）。
- 基本调用模式：通过 JSON-RPC 风格的请求向服务器发送“工具、资源、Prompts”等操作，并接收标准的 JSON-RPC 响应。
- 常用操作示例（面向开发者的高层用法）：
  - 注册一个项目或 Agent、查询资源、执行工具、搜索消息、读取 Inbox。
  - 使用资源接口获取资源内容，如 Inbox、Thread、Messages 等。
- 本仓库对接入与测试提供了完善的集成测试用例，可用于验证 MCP 客户端与服务端的交互。
关键词与定位
- 该项目聚焦在“AI 协作的 MCP 服务器端实现”，核心能力包括资源/工具/Prompts 的管理，以及对 MCP 客户端的 JSON-RPC 风格支持，具备可运行的服务器实现与完整的后端逻辑，不仅是示例或测试代码。
运行与运维注意
- 如需生产化部署，请结合项目的 RBAC、JWT/JWKS、日志、监控、跨域等设置进行适配。
- 如使用数据库、Git 存储、以及缓存，需要在部署前完成相应的存储根目录、权限与安全策略配置。

关键词

信息