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MCP Server · AI代理

A2anet Demo

展示如何在A2A网络上使用代理与LangGraph和A2A MCP服务器,包括通过A2A Python SDK发送消息。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理开发工具Python开源工具

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作者 / 组织
a2anet
提供方
a2anet
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

2

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

A2anet Demo 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run --env-file .env langgraph dev

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

A2A网络演示

📋 需求

要运行服务器,如果还没有安装uv,则需要安装uv。

MacOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

窗户:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

🚀 快速开始

  1. 安装依赖项: uv sync
  2. 在上创建帐户 A2A网
  3. 首选 仪表盘
  4. 点击“+创建密钥”>创建密钥>复制密钥
  5. 创建一个 .env 文件: cp .env.example .env
  6. 集 A2ANET_API_KEY (以及 OPENAI_API_KEY 如果使用LangGraph)

LangGraph

在中打开代理 客服聊天界面:

uv run --env-file .env langgraph dev

要在终端中调用代理:

uv run --env-file .env -m src.langchain

A2A Python SDK

使用A2A Python SDK发送消息:

uv run --env-file .env src/a2a_sdk.py

⚙️ 配置

要添加更多代理,请执行以下操作:

  1. 获取要在其上使用的代理的URL A2A网例如。 确实,求职: https://app.a2anet.com/agent/0HHsPhXgjJexL1fglj57
  2. 添加 /agent-card.json 到URL末尾以获取代理卡URL。例如 https://app.a2anet.com/agent/0HHsPhXgjJexL1fglj57/agent-card.json
  3. 将代理卡URL添加到 A2A_AGENT_CARDS 随着 "custom_headers": {"X-API-Key": A2ANET_API_KEY}

📄 许可证

a2anet-demo 根据《 阿帕奇-2.0 许可证。

🤝 加入A2A网络社区

A2A-Net是一个寻找和分享人工智能代理和开源社区的网站。加入我们,分享您的A2A代理,提出问题,了解最新的A2A新闻,成为第一个了解开源版本、教程等的人!

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理Python本地部署开源工具开发工具PythonSDK社区协作

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
A2anet Demo

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Everything Claude Code

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Server Everything (everything)

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

A2anet Demo 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run --env-file .env langgraph dev,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

A2anet Demo 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

A2anet Demo 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

A2anet Demo 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

A2anet Demo 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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