项目简介: 该项目是一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的Python后端服务器，利用FastAPI框架提供对Mistral AI平台智能体（Agent）的管理能力。它将Mistral API封装为MCP工具，允许任何MCP客户端（如Le Chat或MCP Inspector）通过标准化的JSON-RPC协议调用这些工具，实现智能体的创建、查询、删除等操作，为LLM应用提供丰富的上下文服务。
主要功能点:
- 创建Mistral智能体： 通过MCP工具接口，方便地在Mistral AI平台上创建新的智能体，包括定义名称、描述、指令、模型和外观等。
- 列出Mistral智能体： 获取并显示当前所有已配置的Mistral智能体列表，包含其名称和ID。
- 删除Mistral智能体： 根据智能体的唯一ID，安全地从Mistral AI平台删除指定的智能体。
- 搜索Mistral智能体： 根据智能体名称快速搜索并获取其详细信息。
- 标准化通信： 通过MCP协议提供JSON-RPC接口，支持stdio等传输方式，便于LLM客户端集成和交互。

安装步骤:

安装'uv'包管理器： 如果您的系统尚未安装'uv'，请通过以下命令安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

克隆仓库并进入项目目录：

git clone https://github.com/Uzbyr/mcp-server.git
cd mcp-server

安装项目依赖：
```
uv sync --locked
```
配置Mistral API Key： 在项目根目录创建或编辑'.env'文件，并添加您的Mistral API密钥：
```
MISTRAL_API_KEY="您的Mistral API密钥"
```
（请务必替换为您的实际密钥）

服务器配置 (供MCP客户端使用): 此MCP服务器通过'stdio'传输协议与MCP客户端通信。以下是为MCP客户端配置此服务器的JSON格式信息示例，其中包含启动命令和参数。
```
{
  "name": "Mistral Agent Manager",
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "python",
    "main.py"
  ],
  "transport": "stdio",
  "workingDirectory": "/path/to/your/mcp-server"
}
```
- 'name': 服务器的显示名称，用于客户端识别。
- 'command': 启动服务器的可执行程序。这里是'uv'，它将管理Python环境并运行脚本。
- 'args': 传递给'command'的参数列表。'run python main.py' 指示'uv'运行'main.py'脚本。
- 'transport': 服务器与客户端之间建立连接的方式，此处为'stdio' (标准输入输出)。
- 'workingDirectory': 重要！ 指定MCP服务器启动时的工作目录，应设置为您克隆并安装依赖的'mcp-server'项目根目录的绝对路径。请根据您的实际情况修改此项。
基本使用方法: 配置完成后，通过您的MCP客户端（如Le Chat或MCP Inspector）连接到此服务器。一旦连接成功，您可以通过客户端提供的界面或直接在LLM中以自然语言调用服务器暴露的工具。例如：
- 请求LLM“创建一个名为'MyAssistant'的智能体，描述是'一个帮助我完成任务的助手'。”
- 请求LLM“列出所有现有的Mistral智能体。”
- 请求LLM“删除ID为'agent_abc123'的智能体。”
- 请求LLM“搜索名称为'MyAssistant'的智能体。” 服务器将处理这些请求，并通过Mistral API执行相应操作，并将结果返回给客户端。

关键词

信息