代理MCP服务器
为复杂的代理AI工作流设计的生产就绪模型上下文协议服务器。
特性
- 缺省巩固安全：强制基于环境的身份验证、输入净化和沙盒代码执行。
- 代理能力：支持“推理”功能，如循环中的人类(
ask_human)以及响应式文件系统通知。 - 可观测性：具有跟踪ID和速率限制的结构化JSON日志记录。
- 检查
logs/backend_server.log：您应该看到JSON日志行。 - 模块化架构：可插拔执行器（Docker/Local）和清晰的工具分离。
用法
先决条件
- Docker（建议用于沙盒）
- Python 3.11+
- MCP客户端（例如。，
forgery-ai-agent或克劳德桌面）
快速入门（Docker）
- 创建
.env文件：
MCP_AUTH_TOKEN=your-secure-token-here- 使用Docker Compose运行：
docker-compose up backend- 将代理连接到stdio或SSE端点（取决于部署）。
配置
配置通过环境变量（Pydantic验证）进行管理。
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
MCP_AUTH_TOKEN | 必需.身份验证的秘密令牌。 | - |
MCP_SANDBOX_ENABLED | 启用基于Docker的隔离。 | True |
MCP_WORKSPACE_DIR | 文件操作的根目录。 | ./test_workspace |
建筑
看 设计.md 查看详细的图表和决策日志。
安全
- 沙箱：默认情况下，代码执行在隔离的Docker容器中运行。
- 路径穿越预防：所有文件操作都被存储到工作区。
发展
运行一致性测试：
pytest tests/conformance看 TASKS.md 路线图。