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MCP Server · AI代理

Agentic MCP Prototype

一个智能工作流自动化系统,使用AI动态规划和执行跨平台任务,提供多租户访问控制和安全认证。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 9
工作流自动化多租户Python

快速开始

作者 / 组织
PushpakMaheshwari1
提供方
PushpakMaheshwari1

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9

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资源数量

0

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提示词数量

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MCP World

选型结论

Agentic MCP Prototype 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 9 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 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

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 对应的运行时,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 9 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

🐛 自动Bug路由器——代理MCP网关

一个使用人工智能动态规划和执行跨平台任务的智能工作流自动化系统。特性 身份验证+RBAC 用于安全的多租户访问控制。

______________________________________________________________________

它做什么

您键入一个简单的英文命令:

Read ticket BUG-12 and post it to the dev channel

幕后:

  1. 快速API 从4台MCP服务器中发现可用工具
  2. 双子座 在运行时动态构建JSON执行计划(DAG)
  3. 基于角色的访问控制 在AI看到之前,根据用户角色过滤工具
  4. FastAPI执行DAG:调用Jira MCP→ 注入结果→ 呼叫Slack MCP
  5. WRITE工具暂停以获得Human In The Loop(HITL)批准
  6. 每一步都通过SSE流式传输到浏览器中的实时终端

______________________________________________________________________

建筑

Browser (Next.js :3000)
  │
  │  POST /execute  (natural-language command + JWT)
  │  ◀─── SSE stream (logs, DAG, step events, RBAC events)
  ▼
FastAPI Orchestrator (:8000)
  │
  ├── MCP SSE client ──▶  Jira Mock MCP  (:8081)
  │                         • jira_get_ticket
  │                         • jira_list_open_tickets
  │
  ├── MCP SSE client ──▶  Slack Mock MCP (:8082)
  │                         • slack_post_message
  │
  ├── MCP SSE client ──▶  GitHub Mock MCP (:8083)
  │                         • github_list_pull_requests
  │                         • github_get_pull_request
  │                         • github_create_issue
  │
  └── MCP SSE client ──▶  Sheets Mock MCP (:8084)
                            • sheets_read_range
                            • sheets_list_spreadsheets
                            • sheets_append_row

______________________________________________________________________

Auth+RBAC系统

角色和权限

角色可以访问
实习生Jira只读(jira_get_ticket, jira_list_open_tickets)
工程师实习生工具+Slack帖子+GitHub阅读
高级的工程师工具+表格(读/写)
管理员所有工具+用户管理

RBAC流

POST /execute { command, Authorization: Bearer  }
│
▼ [JWT Middleware extracts user_id, role, tenant_id]
│
▼ Phase 1: Discover ALL tools from MCP servers
│
▼ [RBAC Check 1] Filter tools by role
│  Intern sees only 2/9 tools → Slack/GitHub/Sheets hidden from Gemini
│
▼ Phase 2: Gemini generates DAG using FILTERED tools
│
▼ Phase 3: Execute DAG steps
│   ├── [RBAC Check 2] is_tool_allowed(tool, role)?
│   │    NO → log violation, reject, return
│   │
│   ├── [HITL Gate] WRITE tool? → wait for human approval
│   │
│   └── invoke_tool() → result

______________________________________________________________________

快速开始

先决条件

  • 已安装并正在运行
  • Docker+Docker组合
  • Google Gemini API密钥

1.配置

cd AgenticMcp
# Edit .env and set:
GEMINI_API_KEY=your-gemini-key
JWT_SECRET=any-random-string-for-jwt-signing

2.启动所有服务

docker compose up --build

3.打开控制室

http://localhost:3000
  • 注册 创建帐户(默认角色:实习生)
  • 登录 使用您的凭据
  • 键入命令并单击 执行→

______________________________________________________________________

测试用户

电子邮件密码角色
admin@test.compassword管理员(所有工具)
engineer@test.compassword工程师
senior@test.compassword 高级的
(注册新)任何实习生

______________________________________________________________________

API终点

认证

方法端点描述
职位/auth/signup创建新帐户
职位/auth/login登录→ 获取JWT令牌
得到/auth/me获取当前用户信息

管理员(仅限管理员)

方法端点描述
得到/admin/users列出所有用户
补丁/admin/users/{id}/role更新用户角色

审核(仅限管理员)

方法端点描述
得到/audit/rbacRBAC权限日志
得到/audit/logins登录尝试日志

执行

方法端点描述
得到/tools发现所有MCP工具
职位/execute执行自然语言命令

人在回路

方法端点描述
得到/hitl/pending列出待批准事项
职位/hitl/{exec_id}/approve批准一个步骤
职位/hitl/{exec_id}/reject拒绝步骤
得到/hitl/auditHITL决策历史

调试

URL您将看到什么
http://localhost:8081/healthJira模拟状态
http://localhost:8082/health松弛模拟状态
http://localhost:8082/inbox所有Slack消息
http://localhost:8083/healthGitHub模拟状态
http://localhost:8084/health表格模拟状态
http://localhost:8000/health后端活性

______________________________________________________________________

SSE事件类型

type有效载荷UI效果
loglevel, message终端输出
dagdag (JSON计划)流程图渲染
rbac_filterrole, visible_count, total_count显示筛选工具
rbac_blocktool, role刀具堵塞警报
step_startstep_id, tool卡片突出显示琥珀色
step_completestep_id, output_key, result卡片变绿
pending_approvalexecution_id, step_id, ...HITL模式
approvedexecution_id, step_id继续执行
rejectedexecution_id, step_id停止执行
errormessage错误警报
completeoutputs工作流完成

______________________________________________________________________

预加载演示数据

Jira模拟门票:

ID标题状态优先级
BUG-12数据库超时问题打开高
BUG-13移动设备上的登录重定向循环正在进行中中等

命令示例:

Read ticket BUG-12 and post it to the #dev channel
List all open Jira tickets and notify #alerts on Slack
Get pull request #47 from acme-corp/backend and log to Sheets

______________________________________________________________________

文件结构

AgenticMcp/
├── docker-compose.yml
├── .env
├── README.md
│
├── backend/
│   ├── main.py         # FastAPI: Auth + RBAC + Execution
│   ├── requirements.txt
│   └── Dockerfile
│
├── frontend/
│   ├── app/
│   │   ├── page.tsx    # UI + Auth + DAG viewer
│   │   ├── layout.tsx
│   │   └── globals.css
│   ├── package.json
│   └── Dockerfile
│
├── jira-mock/
│   ├── server.py
│   └── requirements.txt
│
├── slack-mock/
│   ├── server.py
│   └── requirements.txt
│
├── github-mock/
│   ├── server.py
│   └── requirements.txt
│
└── sheets-mock/
    ├── server.py
    └── requirements.txt

______________________________________________________________________

不使用Docker运行

模拟MCP服务器

# Terminal 1
cd jira-mock && pip install -r requirements.txt && python server.py

# Terminal 2
cd slack-mock && pip install -r requirements.txt && python server.py

# Terminal 3
cd github-mock && pip install -r requirements.txt && python server.py

# Terminal 4
cd sheets-mock && pip install -r requirements.txt && python server.py

后端

cd backend
pip install -r requirements.txt
JIRA_MCP_URL=http://localhost:8081/sse \
SLACK_MCP_URL=http://localhost:8082/sse \
GITHUB_MCP_URL=http://localhost:8083/sse \
SHEETS_MCP_URL=http://localhost:8084/sse \
GEMINI_API_KEY=your-key \
JWT_SECRET=your-secret \
python main.py

# Tab 4 — Frontend
cd frontend && npm install
NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000 npm run dev

______________________________________________________________________

关键谈话要点

“注意,我们从来没有写过 if 'BUG' in command: call_jira(). LLM读取工具列表,并将逻辑本身以JSON的形式实时写入。 更改命令→ 计划改变了。添加工具→ 它被使用了。"
“我们添加了具有两个强制点的Auth+RBAC: 1. 工具发现-在Gemini看到之前过滤工具 1. 执行门-在运行时阻止禁用工具 实习生只能阅读Jira——他们甚至从未将Slack视为一种选择!"
“WRITE工具(如发布到Slack)会触发HITL批准。 在执行操作之前,必须得到人类的明确批准。 每次权限检查都会记录到SQLite中进行审核。"

工具与能力

工具数量

9

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

工作流自动化Python本地部署跨平台任务AI规划RBAC多租户

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 9 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 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

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。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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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

Agentic MCP Prototype 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Agentic MCP Prototype 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agentic MCP Prototype 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。

Agentic MCP Prototype 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,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。

Agentic MCP Prototype 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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