Atlantis MCP Function Examples

Atlantis MCP功能示例

生产就绪示例函数集合 亚特兰蒂斯MCP服务器这些示例有助于人工智能编码代理了解什么是可能的，并展示在亚特兰蒂斯系统中构建动态功能的最佳实践。

📖 概述

此存储库为使用Atlantis MCP构建应用程序的开发人员提供学习资源和模板库。每个示例都功能齐全，并演示了真实世界的用例，包括：

• 营销自动化 -社交媒体内容生成、品牌管理和多平台发布
• ComfyUI集成 -图像生成、视频创建、音频合成和AI驱动的图像编辑
• Bug报告管理 -智能错误跟踪和自动解决工作流程

🚀 安装

先决条件

• 亚特兰蒂斯MCP服务器 已安装并正在运行
• Python 3.8或更高版本

设置

1. 将此存储库克隆到您的Atlantis MCP服务器 dynamic_functions 目录：

cd /path/to/atlantis-mcp-server/python-server/dynamic_functions
git clone https://github.com/ProjectAtlantis-dev/atlantis-mcp-function-examples.git

1. 您的目录结构应该如下所示：

atlantis-mcp-server/
└── python-server/
    └── dynamic_functions/
        └── atlantis-mcp-function-examples/
            ├── marketing/
            ├── comfyui_stuff/
            └── bug_reports/

1. 配置API密钥（如果使用特定示例）：

# For marketing examples
export GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key"

# Add any other API keys needed for specific examples

1. 重新启动您的Atlantis MCP服务器 加载新功能。

📚 示例类别

🎯 市场营销(/marketing)

完整的社交媒体管理套件，支持人工智能内容生成：

• 多平台发布 （推特、领英、脸书、Instagram）
• 品牌管理 -创建和管理多个品牌标识
• AI内容生成 -Gemini AI平台优化帖子
• 图像生成 -为帖子创建自定义视觉效果
• 分析 -跟踪参与度和绩效

主要功能：

• create_brand() -建立新的品牌形象
• generate_social_post() -人工智能生成、平台优化的内容
• post_to_twitter(), post_to_linkedin(), post_to_facebook() -发布内容
• save_linkedin_token(), save_facebook_token() -OAuth集成

🎨 ComfyUI集成(/comfyui_stuff)

使用ComfyUI工作流生成高级AI媒体：

• 视频生成 -使用文本提示为图像设置动画
• 音频合成 -从音频样本中克隆语音
• 图像放大 -使用SeedVR2进行人工智能驱动的2倍升级
• 图像编辑 -基于Qwen的智能图像修改

主要功能：

• create_video_with_image() -从图像转换为动画的文本
• create_audio_with_voice() -克隆声音并生成语音
• upscale_image_default() -高质量图像放大
• qwen_image_edit() -AI驱动的图像编辑

要求： 正在运行的ComfyUI服务器 0.0.0.0:8188 已安装所需型号

🐛 Bug报告(/bug_reports)

具有人工智能辅助解决方案的智能错误跟踪系统：

• 智能错误分类 -自动分类严重性和优先级
• 文件跟踪 -将代码文件与错误报告相关联
• AI分辨率建议 -获取自动修复建议
• 状态工作流 -跟踪从报告到解决的错误

主要功能：

• create_bug_report() -提交带有自动分类功能的新漏洞
• list_bugs() -查看和过滤bug数据库
• update_bug_status() -管理bug生命周期
• get_bug_details() -深入探讨具体问题

🔧 如何使用这些示例

1. 作为学习资源

研究代码以了解：

• 如何构建亚特兰蒂斯功能 @visible 装饰器
• UI交互的异步/等待模式
• 采用base64编码的文件上传处理
• 自定义UI的HTML/CSS/JavaScript注入
• 数据库集成模式
• 外部API集成（ComfyUI、社交媒体API）

2. 作为模板

为您自己的用例复制和修改示例：

@visible
async def your_custom_function(param1: str, param2: int = 10):
    """
    Your function description here

    Args:
        param1: Description
        param2: Description with default
    """
    username = atlantis.get_caller() or "unknown_user"
    await atlantis.client_log(f"Starting process for {username}...")

    # Your logic here

    await atlantis.client_log("✅ Complete!")

3. 作为积木

混合和匹配组件：

• 重用UI组件（文件上传器、进度指示器）
• 根据数据调整数据库模式
• 利用API集成模式
• 基于现有工作流程构建

🎓 关键概念展示

亚特兰蒂斯客户端API

# Logging to user's interface
await atlantis.client_log("Message to user")
await atlantis.owner_log("Server-side logging")

# Rendering HTML/CSS in user's interface
await atlantis.client_html("
Custom UI
")
await atlantis.client_script("// JavaScript code")

# File uploads
await atlantis.client_upload(upload_id, callback_function)

# Get current user
username = atlantis.get_caller()

文件上传模式

uploadId = f"upload_{str(uuid.uuid4()).replace('-', '')[:8]}"

async def process_file(filename, filetype, base64Content):
    # Decode and process file
    base64_data = base64Content.split(',')[1] if base64Content.startswith('data:') else base64Content
    file_bytes = base64.b64decode(base64_data)
    # ... process file

await atlantis.client_upload(uploadId, process_file)

UI注入模式

# HTML with placeholders
html_template = '''

    

'''

# JavaScript with event handlers
js_template = '''
document.getElementById('button_{UPLOAD_ID}').addEventListener('click', async function() {
    await studioClient.sendRequest("engage", {
        accessToken: "{UPLOAD_ID}",
        mode: "action",
        data: { /* your data */ }
    });
});
'''

# Replace placeholders and inject
await atlantis.client_html(html_template.replace("{UPLOAD_ID}", uploadId))
await atlantis.client_script(js_template.replace("{UPLOAD_ID}", uploadId))

🤖 使用AI编码代理

这些示例专门用于帮助AI编码代理（如Claude、GPT-4等）理解：

1. 功能结构 -正确的异步模式和装饰器
2. 错误处理 -强大的尝试/捕捉功能，提供用户友好的消息
3. UI/UX模式 -进度指示器、文件上传、确认
4. API集成 -外部服务、轮询、webhooks
5. 数据持久层 -SQLite模式、JSON配置

使用AI代理时，您可以参考以下示例：

“创建一个类似的函数 create_audio_with_voice() 但用于文本转语音而不是语音克隆”

“使用以下文件上传模式 qwen_image_edit() 但修改它以接受PDF文件”

🛠️ 发展

创建自己的函数

1. 在中创建新目录 dynamic_functions/
2. 添加Python文件 @visible 装饰功能
3. 遵循这些示例中演示的模式
4. 使用Atlantis MCP服务器进行彻底测试
5. 如果你想回馈社会，请提交一份PR！

最佳实践

• ✅ 始终使用async/await进行I/O操作
• ✅ 提供清晰、描述性的文档字符串
• ✅ 包括参数的类型提示
• ✅ 记录长时间运行操作的进度
• ✅ 使用用户友好的消息优雅地处理错误
• ✅ 对敏感数据使用环境变量
• ✅ 清理临时文件

🤝 贡献

我们欢迎捐款！添加您自己的示例：

1. 分叉此存储库
2. 为您的示例类别创建一个新目录
3. 添加记录良好的工作代码
4. 用您的示例更新此README
5. 提交拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

太长，读不下去了：您可以自由使用、修改、分发，甚至商业使用。请保留版权声明。

🔗 相关项目

• 亚特兰蒂斯MCP服务器 -主服务器应用程序
• Comfy用户界面 -媒体生成示例所需

💬 支持

• 问题：通过以下方式报告错误或请求功能
• 讨论：加入对话 讨论
• 主要项目：参观 亚特兰蒂斯MCP服务器 用于核心文档

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由以下材料制成❤️ 亚特兰蒂斯MCP社区