项目简介

Timestep AI 是一个为大型语言模型（LLM）应用设计的生产级AI代理平台。它通过利用 Model Context Protocol (MCP) 实现强大的工具执行能力和多代理协调，并提供实时流式响应、对话追踪、代理切换等高级功能。其核心是一个基于Deno和Supabase Edge Functions构建的MCP服务器，专门负责托管和执行各类工具，为LLM客户端提供丰富上下文。

主要功能点

MCP工具执行: 通过MCP协议，服务器托管并提供多种工具供LLM调用。目前内置了“天气查询” ('get_weather') 工具，可以获取实时天气数据；以及“思考” ('think') 工具，用于代理的内部推理。这些工具可轻松扩展，以满足更多业务需求。
多AI代理支持: 平台支持创建和管理具有专业能力的多个AI代理，例如通用型“个人助理”和专注于天气查询的“天气助理”。代理之间能够无缝切换，协同完成复杂任务。
实时流式对话: 提供流畅的实时消息流传输，LLM的响应内容会逐字呈现，大大提升了用户体验。
会话管理: 全面支持对话线程的创建、列表、更新和删除，确保LLM会话的持久化和可管理性。
匿名认证: 允许用户无需注册登录即可立即开始使用，提供了便捷且无障碍的初次体验。
可观测性追踪: 详细记录了每一次代理互动、工具调用和LLM响应，方便开发者追踪和分析代理的工作流程。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/Timestep-AI/timestep-ai
cd timestep-ai

安装依赖:
```
npm install
```

配置环境变量: 复制示例环境变量文件，并根据您的Supabase项目配置进行修改：

cp .env.example .env.local

编辑 '.env.local' 文件，填入您的Supabase项目URL和匿名密钥：

VITE_SUPABASE_URL=http://127.0.0.1:54321
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your-local-anon-key-from-supabase-start

配置Supabase Edge Function密钥: 复制Supabase配置示例文件，并填入AI服务所需的API密钥：

cp supabase/config.toml.example supabase/config.toml

编辑 'supabase/config.toml' 文件，填入您的OpenAI API Key和Hugging Face token（可选）：

[edge_runtime.secrets]
HF_TOKEN = "your-huggingface-token" # 可选
OPENAI_API_KEY = "your-openai-api-key"

重要提示: 'supabase/config.toml' 已被 '.gitignore' 忽略，请勿将其提交到版本控制系统。

启动本地Supabase服务: 这将启动一个本地的Supabase实例，包括PostgreSQL数据库和Edge Functions运行时。请记下输出中的 'anon key' 和 'API URL'，并更新您的 '.env.local' 文件。
```
npx supabase start
```
运行数据库迁移: 此步骤将创建所有必要的数据库表（如用户、追踪、响应、会话、MCP服务器等）。
```
npx supabase db reset
```
启动开发服务器（前端）: 这将启动React前端应用。
```
npm run dev
```
应用将在 'http://localhost:5173' 可用。
启动Supabase Edge Functions（后端MCP服务器和代理逻辑）： 在另一个终端中运行此命令，这将启动后端Edge Functions，其中包含MCP服务器 ('mcp-env' 函数) 和代理协调逻辑 ('agents' 函数)。
```
npx supabase functions serve
```

服务器配置

MCP服务器作为Supabase Edge Function部署，其HTTP/SSE接口地址为：在本地开发环境下：'http://127.0.0.1:54321/functions/v1/mcp-env/mcp' 在部署到Supabase云平台后：'https://<your-supabase-project-ref>.supabase.co/functions/v1/mcp-env/mcp'

MCP客户端可以使用以下JSON格式的配置信息连接到此MCP服务器：

{
  "name": "Timestep AI MCP Server",
  "command": "https://<your-supabase-project-ref>.supabase.co/functions/v1/mcp-env/mcp",
  "args": [],
  "protocol": "json-rpc-http",
  "auth": {
    "type": "bearer_token",
    "token_env_var": "SUPABASE_ACCESS_TOKEN"
  }
}

配置参数注释:

'name': MCP服务器的名称，用于客户端标识和显示。
'command': MCP服务器的HTTP/SSE接口的完整URL。在实际部署中，请替换 '<your-supabase-project-ref>' 为您的Supabase项目ID。
'args': 启动MCP服务器的额外命令行参数列表，对于HTTP/SSE服务器通常为空数组 '[]'。
'protocol': 客户端与MCP服务器通信所使用的协议，此处为 'json-rpc-http'，表示通过HTTP/HTTPS协议传输JSON-RPC消息。
'auth': 认证配置。
- 'type': 认证类型，此处为 'bearer_token'，表示使用Bearer令牌进行认证。
- 'token_env_var': 指定从客户端运行环境的哪个环境变量中获取Bearer令牌。例如，'SUPABASE_ACCESS_TOKEN' 应包含有效的Supabase JWT访问令牌，用于身份验证和行级安全（RLS）。

基本使用方法

确保您已完成上述所有安装和启动步骤，并且前端开发服务器和Supabase Edge Functions都在运行。
在您的Web浏览器中打开 'http://localhost:5173'。
应用将自动创建一个匿名用户会话。
在聊天界面中，您可以选择不同的AI代理。尝试选择“Weather Assistant”并向它提问，例如：“What's the weather like in London?”，观察其如何调用 'get_weather' 工具并返回实时天气信息。
您也可以选择“Personal Assistant”与它进行通用对话，它会利用 'think' 工具进行内部推理。

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