RoboSystems MCP 服务器

关键词

数据库、API、流式传输、图数据库、云端监控

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • RoboSystems MCP 服务器是一套面向 LLM 客户端的后台服务，核心职责是以 MCP 标准向客户端提供可访问的资源数据、可执行的工具以及可渲染的 Prompt/模板，並通过 JSON-RPC 风格的接口与前端/LLM 进行通信。服务器还实现会话管理、能力声明，并支持多种传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket），以实现安全、可扩展的上下文服务。

  • 主要功能点

    • MCP 核心端点与能力
      • 提供 MCP 工具清单（/tools）以及按图环境的工具执行入口（/mcp/call-tool），支援不同工具类型（查询、架构、信息等）并返回结构化响应。
      • 支援多种输出格式与流式传输：JSON、SSE、NDJSON，以及队列执行模式，便于与支持 MCP 的 LLM 客户端进行交互。
    • 资源与工具管理
      • 服务器端实现对图数据库资源（图、子图、仓库等）的访问、权限校验、以及用于 AI 任务的工具集成。
    • Prompts 与模板（若有）
      • 通过 MCP 的工具与工作流，渲染与执行提示/模板，用于 LLM 进行图分析、数据查询或记忆管理等任务。
    • 会话与认证
      • 提供会话上下文、令牌验证、速率限制、访问控制等机制，确保对资源与工具调用的授权与审计。
    • 传输协议与可观测性
      • 支持多传输协议（SSE、NDJSON、WebSocket 等），并集成 OpenTelemetry、日志与指标，便于监控与追踪。

  • 安装与运行步骤

    • 依赖与环境
      • 需要 Python 环境（建议 Python 3.11+），并安装 FastAPI、SQLAlchemy、SSE 库等依赖。
    • 启动方式
      • 以常见的 FastAPI 部署方式启动服务，例如使用 uvicorn：
        • uvicorn robosystems.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
      • 也可将服务部署在容器/云环境中，结合已有部署脚本进行启动。
    • 运行检查
      • 访问 /openapi.json 验证 API 定义，访问默认文档入口（若启用自定义文档路由）以查看 MCP 相关端点。

  • 服务器配置（给 MCP 客户端的启动配置示例）

    • 下面给出符合 MCP 客户端需求的一个配置范例（以 JSON 表示，服务器端配置项用于描述如何启动与连接 MCP 服务器），请注意这不是代码块，而是直接可读的 JSON 配置文本。
    • 示例配置（解释在每个字段后的注释中给出） { "server_name": "robosystems-mcp-server", "command": "uvicorn", "args": [ "robosystems.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--log-level", "info" ], "description": "RoboSystems MCP 服务器，通过 FastAPI 提供 MCP 端点，支持资源/工具/提示的访问、执行与渲染，兼容多种传输协议。", "protocols": ["HTTP/JSON-RPC", "SSE", "WebSocket"], "health_check_endpoint": "/status", "authentication": "JWT Bearer token + API Key 机制（由服务器端中间件实现）", "network": { "host": "0.0.0.0", "port": 8000, "read_timeout_seconds": 30 }, "notes": [ "客户端（LLM）通过 '/v1/graphs/{graph_id}/mcp/tools' 获取工具清单", "客户端通过 '/v1/graphs/{graph_id}/mcp/call-tool' 提交 MCP 工具调用", "支持流式输出（SSE/NDJSON）与完整 JSON 输出", "需要在环境中正确配置数据库、缓存与认证组件" ] }

  • 基本使用方法

    • 客户端交互流程（简要描述，便于快速上手）
        1. 获取 MCP 工具清单：向 /v1/graphs/{graph_id}/mcp/tools 发送 GET 请求，获取可用工具及其输入输出描述。
        1. 选择工具并发起执行：向 /v1/graphs/{graph_id}/mcp/call-tool 发送 POST，请求体包含 tool 名称与参数，选择输出模式（JSON、SSE、NDJSON）或让服务器自行决定。
        1. 根据需要订阅进度：若选择 SSE/NDJSON，客户端可实时接收进度与结果；若为队列模式，则通过提供的 operation_id 轮询状态或订阅对应的 SSE 流。
        1. 处理结果：服务器返回的结果中包含执行内容、元数据、耗时等信息，LLM 客户端据此完成后续推理或决策。
    • 关键注意点
      • MCP 服务器提供对资源、工具、提示的标准化接口，务必确保调用方具备相应访问权限。
      • 输出格式与流控由服务器端策略决定，客户端应具备对 SSE/NDJSON 的容错处理能力。
      • 安全性、限流、日志审计等由服务器中间件实现，客户端应遵循相应的速率限制与鉴权机制。

  • 关键词 数据库、API、流式传输、图数据库、云端监控

  • 分类ID 5

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