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MCP Server · AI代理

Tilly0415 MCP

一个基于Model Context Protocol(MCP)和多个专用A2A代理的多代理客户服务平台,支持JSON-RPC通信和LangGraph编排。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
工作流自动化PythonAI代理LangGraph

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作者 / 组织
Tilly0415
提供方
Tilly0415

工具数量

3

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

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Tilly0415 MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 3 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;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

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 3 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

🌐 多代理客户服务系统(MCP+A2A)

这个项目展示了一个完全有效的 多代理客户服务平台 技术支持:

  • ✔ 结构化数据库访问的模型上下文协议(MCP)
  • ✔ 多个专用A2A代理(路由器、数据、支持、计费)
  • ✔ 跨独立运行的代理服务器的JSON-RPC通信
  • ✔ 基于LangGraph的多步骤工作流编排
  • ✔ 用于实际端到端任务路由的演示运行器

📁 项目结构

/mcp_server          # MCP server (FastAPI) with tools/list, tools/call, SSE support
/agents/router       # LangGraph router agent (A2A server)
/agents/data         # Customer Data Agent (talks to MCP server)
/agents/support      # Support Agent for general issues
/agents/billing      # Billing Agent (optional escalation handler)
/shared              # Utilities (SQLite + A2A RPC helpers)
requirements.txt     # Python dependencies

🔧 需求

  • python 3.11+
  • 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt

🚀 运行所有服务

为每项服务打开单独的终端:

uvicorn mcp_server.app:app --port 8000 --reload
uvicorn agents.data.main:app --port 8011 --reload
uvicorn agents.support.main:app --port 8012 --reload
uvicorn agents.billing.main:app --port 8013 --reload
uvicorn agents.router.main:app --port 8010 --reload

▶️ 演示脚本

python demo.py "Need the history for customer 1"

🔌 MCP协议支持

  • GET/工具/列表
  • POST/工具/呼叫
  • GET/事件/流

🤖 代理人对代理人(A2A)

每个代理暴露:

  • /.well-known/agent.json
  • /rpc JSON-RPC端点
  • LangGraph推理(路由器代理)

🧪 测试场景

  1. “获取ID 5的客户信息”
  2. “我是客户12345,需要帮助升级我的帐户”
  3. “显示所有有未结门票的活跃客户”
  4. “我已经被收费两次了,请立即退款!”
  5. “更新我的电子邮件并显示我的机票历史记录”

⚙️ 环境变量

  • MCP_SERVER_URL
  • 数据代理
  • 支持_代理_RPC
  • BILLING_AGENT_RPC

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

客户服务Python本地部署多代理系统JSON-RPCLangGraph自动化工作流

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 3 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。
  • 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。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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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

Tilly0415 MCP 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。

Tilly0415 MCP 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。

Tilly0415 MCP 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。

Tilly0415 MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Tilly0415 MCP 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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