Uderia MCP 服务器端平台

关键词

Model Context Protocol向量检索RAG工具执行

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介 Uderia MCP 服务器端平台是一套实现 MCP 协议的企业级后端解决方案，能够托管资源、注册并执行 MCP Tools、以及定义和渲染 Prompt 模板。服务器通过多传输协议（STDIO、SSE、HTTP 等）与客户端通信，提供会话管理、能力声明以及对外暴露的数据访问、工具执行与提示渲染能力。

  • 主要功能点

    • MCP 资源、工具、提示的托管与发现，支持资源枚举与工具/提示的能力暴露
    • MCP Tools 与 MCP Prompts 的注册、调用与执行
    • Prompt 渲染与封装，支持可定制的交互模式
    • 会话管理、权限控制、以及跨用户的隔离
    • 多传输协议支持：STDIO（本地子进程）、HTTP（网络服务）、SSE（流式传输）
    • 集成的数据检索（RAG）与知识库能力，以及对外部知识源的整合
    • 安全与合规：提示加密、执行溯源（EPC）、审计与日志
    • 简易的 MCP 服务器导入/导出能力，支持社区服务器的对接

  • 安装步骤

    1. 克隆仓库并进入项目根目录
    2. 建立虚拟环境并安装依赖
    3. 生成并配置密钥（SECRET_KEY、JWT 秘钥等）
    4. 运行服务：python -m trusted_data_agent.main
    5. 第一次访问时在 UI 中完成 MCP 服务器、LLM 提供商及 MCP 服务器的配置，并创建默认的 Profile

  • 服务器配置（供 MCP 客户端使用的配置示例说明） MCP 客户端连接服务器需要一个配置（JSON）来指明 MCP 服务器的启动命令及参数。以下为准确的配置字段示意（JSON 形式描述，非代码块）：

    • server name: Google Search
    • command: python
    • args: ["/app/mcp_servers/google_search.py"]
    • env: {"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"}

    说明：该配置对应仓库中打包的 bundled MCP 服务器 Google Search，其实现脚本为 mcp_servers/google_search.py；实际部署时需将路径调整为容器内实际路径，GEMINI_API_KEY 需替换为有效密钥。MCP 客户端通过该配置知道如何启动并连接到 MCP 服务器。

  • 基本使用方法

    • 启动并配置 MCP 服务器后，在 UI 的“Setup/ Profiles”创建一个 Profile，将 MCP 服务器与 LLM 提供商绑定，设为默认
    • 在“Conversations”区域使用自然语言与 MCP 服务器交互，查看 Capabilities 面板中的 Tools、Prompts、Resources
    • 通过 Profile Override（按需临时切换 Profile）实现跨模型/跨工具的灵活调用
    • 使用 REST API 进行会话、查询、以及工具/提示的程序化访问（需认证）

  • 备注

    • 本实现包含 bundled MCP 服务器（如 Google Search）以及完整的服务端实现，具备 MCP 协议的核心能力、会话管理和多传输传输能力等核心要素，非单纯示例。
    • MCP 客户端配置的准确性以仓库中提供的导入格式为准，示例如上所述，路径与密钥需在实际部署时按环境替换。

服务器信息

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