关键词

实时AgentAI基础设施工具调用知识检索动态交互

使用说明

项目简介

本项目 MCP-AI-Infra-Real-Time-Agent 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的 AI 基础设施，旨在为 Claude、Cursor 等 AI 客户端提供实时的上下文信息和功能扩展。它通过实现 MCP 服务器，使得 AI 模型能够动态地访问外部数据源、调用自定义工具，并根据预设的 Prompt 模板与用户进行结构化交互。该项目旨在创建一个类似 USB-C 接口的通用 AI 交互层，提升 AI 系统的灵活性和可扩展性。

主要功能点

  • MCP 协议支持: 实现了 MCP 服务器的核心功能，可以处理来自 MCP 客户端的请求，并按照 MCP 协议规范进行响应。
  • 自定义工具扩展: 允许开发者在 MCP 服务器上注册和部署自定义工具，例如获取天气预报、告警信息等，扩展 AI 客户端的功能边界。
  • 结构化知识检索: 支持通过 MCP 服务器向 AI 客户端提供结构化知识资源，例如 API 响应、数据库查询结果等。
  • Prompt 模板管理: 能够定义和管理 Prompt 模板，支持 AI 客户端根据模板生成结构化的用户交互 Prompt。
  • 实时工具执行: 强调实时性，能够即时响应 AI 客户端的工具调用请求，并返回执行结果。
  • Agentic Composability: 支持多层 Agent 架构，允许 AI Agent 同时作为 MCP 客户端和服务器，实现更复杂的 Agent 协作模式。

安装步骤

由于仓库信息中没有明确的安装步骤，根据通用的项目实践，推测安装步骤如下：

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/junfanz1/MCP-AI-Infra-Real-Time-Agent.git
cd MCP-AI-Infra-Real-Time-Agent

  2. 安装依赖 根据项目描述使用了 'mcpdoc' 框架，可能需要安装相关依赖。虽然具体依赖未列出，但通常 Python 项目会使用 'requirements.txt' 文件，或者使用 'pip' 安装 'mcpdoc'。

    # 假设使用 pip 安装 mcpdoc (如果项目有 requirements.txt，则使用 pip install -r requirements.txt)
pip install mcpdoc
# 安装其他可能的依赖 (请根据项目实际情况补充)
# 例如： pip install requests

  3. 启动 MCP 服务器 仓库信息中没有明确的服务器启动命令，但通常 Python 项目会有一个主程序入口。假设服务器主程序文件名为 'server.py' 或 'main.py'，则启动命令可能如下：

    python server.py

    (请根据仓库实际情况查找服务器启动文件并执行)

服务器配置

MCP 客户端需要配置连接 MCP 服务器的信息。以下是一个可能的 JSON 配置示例，用于配置 MCP 服务器的启动命令和参数。

{
  "serverName": "RealTimeAgentServer",
  "command": "python",
  "args": [
    "server.py"  // 假设服务器启动脚本为 server.py，请根据实际情况修改
    // 可以添加其他启动参数，例如端口号、配置文件路径等
    // "--port", "8080",
    // "--config", "config.yaml"
  ],
  "transport": "stdio" //  假设使用 Stdio 作为传输协议，根据实际情况可能为 "websocket" 或 "sse"
}

配置参数注释:

  • serverName: MCP 服务器的名称，可以自定义，用于在客户端标识不同的服务器连接。
  • command: 启动 MCP 服务器的可执行命令，通常是 Python 解释器 'python'。
  • args: 传递给 'command' 的参数列表，用于指定服务器启动脚本以及可能的其他配置参数。
    • '"server.py"': 请务必根据仓库中实际的服务器启动脚本文件名进行修改。 这是运行 MCP 服务器的关键。
    • '"--port", "8080"', '--config", "config.yaml"': 这些是可选的示例参数，用于配置服务器的端口号或配置文件路径。请根据 MCP 服务器的具体实现和需求添加或修改这些参数。 仓库信息中没有明确提及这些参数，这里仅为示例。
  • transport: 指定 MCP 客户端与服务器之间使用的传输协议。 '"stdio"' 表示标准输入输出，是常用的简单协议。 根据 MCP 服务器的实现，也可能是 '"websocket"' 或 '"sse"'。 请根据 MCP 服务器的实际配置选择合适的传输协议。 仓库信息中没有明确指定传输协议，这里假设为 'stdio'。

请注意： 以上配置信息是基于对仓库信息的推测和通用 MCP 服务器配置的假设。实际的配置信息需要仔细阅读仓库代码和文档来确定。 特别是 'command' 和 'args' 中的脚本文件名和参数，以及 'transport' 协议，必须与 MCP 服务器的实际实现相符。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器: 按照上述安装步骤和服务器配置启动 MCP 服务器。
  2. 配置 MCP 客户端: 在 Claude、Cursor 等 MCP 客户端中，配置上述 JSON 格式的服务器连接信息。确保客户端能够正确连接到正在运行的 MCP 服务器。
  3. AI 客户端发起请求: 在 AI 客户端中，可以通过特定的语法或界面操作，向 MCP 服务器发起工具调用、资源查询或 Prompt 模板请求。
  4. MCP 服务器处理请求: MCP 服务器接收到客户端请求后，根据请求类型执行相应的操作，例如调用自定义工具、检索资源数据、渲染 Prompt 模板等。
  5. 返回响应: MCP 服务器将处理结果按照 MCP 协议规范返回给 AI 客户端。
  6. AI 客户端处理响应: AI 客户端接收到服务器响应后，根据响应内容进行后续处理，例如将工具执行结果展示给用户，或根据 Prompt 模板与用户进行交互。

详细使用方法请参考仓库代码示例和文档 (如果仓库提供)。 本使用说明基于对仓库描述的理解进行推测，具体操作可能因实际代码实现而有所不同。

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AI与计算

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