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MCP Server · AI代理

butler (Ogulcanakca)

通过Model Context Protocol (MCP)服务器实现AI代理与多种服务的交互,包括截图、天气查询、邮件发送、Slack交互和SQLite数据库管理等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理Python工作流自动化

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作者 / 组织
ogulcanakca
提供方
ogulcanakca
运行时
Python

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选型结论

butler (Ogulcanakca) 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

uv run ruff check

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

代理中MCP服务器的使用情况

该项目利用FastAgent通过模型上下文协议(MCP)服务器与各种服务进行交互。MCP服务器提供了一种标准化的协议,使AI代理能够与外部系统通信,提供对各种功能的访问,如捕获屏幕截图、查询天气信息、发送电子邮件、与Slack工作区交互以及管理SQLite数据库。这种集成允许用户体验具有全面服务连接的丰富交互式环境,同时保持基于代理的系统架构的最佳实践。

运行项目

要启动并运行此项目,请在导航到项目的根目录后执行以下步骤:

  1. 使用初始化虚拟环境 uv:
   uv init
  1. 激活虚拟环境:

- 在Windows上:

     .venv\Scripts\activate

- 在macOS/Linux上:

     source .venv/bin/activate
  1. 添加 ruff 对于棉绒(可选但推荐):
   uv add ruff
  1. 检查代码 ruff (可选):
   uv run ruff check
  1. 安装库:
    uv pip install -r requirements.txt
  1. 锁定依赖关系:
   uv lock
  1. 同步依赖项(根据锁文件安装它们):
   uv sync
  1. 运行代理:
   uv run agent.py

FastAgent

FastAgent是此项目中用于编排和管理与不同MCP服务器交互的主要客户端。它允许代理和服务之间进行无缝通信和数据交换。

配置的MCP服务器

下面是为此项目配置的MCP服务器列表。有关详细的实现和设置说明,请参阅各自的存储库。

文件系统MCP服务器

  • 描述:提供与本地文件系统交互的功能。
  • 实现细节: MCP服务器文件系统
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  filesystem:
      command: "npx"
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]

谷歌地图MCP服务器

  • 描述:允许与谷歌地图服务进行交互。
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  google-maps:
      command: "npx"
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-google-maps"]
      env:
          GOOGLE_MAPS_API_KEY: "AIza----------------------------------------------------"

获取Google Maps API密钥:请参阅 文档 获取有关获取Google Maps API密钥的说明。

备注:为了获得完整的功能,请确保为GCP项目启用几乎所有地图API(Places API(New)、Directions API、Geocoding API等)。

Slack MCP服务器

  • 描述:允许代理与Slack通信和交互。
  • 实现细节: MCP服务器闲置
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  slack:
      command: "npx"
      args: [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-slack"
      ]
      env:
          SLACK_BOT_TOKEN: "xoxb----------------------------------------------------"
          SLACK_TEAM_ID: "T-----------"
          SLACK_CHANNEL_IDS: "C------------, C------------, C------------"

SQLite MCP服务器

  • 描述:提供与SQLite数据库交互的接口。
  • 实现细节: MCP服务器sqlite
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  sqlite:
      command: "uv"
      args: [
          "--directory",
          "./src/sqlite",
          "run",
          "mcp-server-sqlite",
          "--db-path",
          "test.db"
      ]
  • 备注:test.db文件位于。/src/sqlite/目录。

MCP服务器截图

  • 描述:提供捕获用户屏幕截图的功能。
  • 实现细节:此服务器作为本地Python脚本实现。参见 ./created_mcp_servers/screenshot_capture.py 了解详情。
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  screenshot_capture:
      command: "python"
      args: ["./created_mcp_servers/screenshot_capture.py"]

Weather API MCP服务器

  • 描述:提供任何城市的天气信息。
  • 实现细节:此服务器作为本地Python脚本实现。参见 ./created_mcp_servers/weather_api.py 了解详情。
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  weather_api:
      command: "python"
      args: ["./created_mcp_servers/weather_api.py"]

备注:此服务器与外部天气API交互。确保任何必要的API密钥或配置 ./created_mcp_servers/weather_api.py 在您的环境或脚本中正确设置。

Serper搜索MCP服务器

  • 描述:使代理能够使用Serper API执行internet搜索并检索结果。
  • 实现细节:此服务器作为本地Python脚本实现。参见 ./created_mcp_servers/serper_search.py 了解详情。
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  serper_search:
      command: "python"
      args: ["./created_mcp_servers/serper_search.py"]

备注:此服务器与Serper API交互。确保任何必要的API密钥或配置 ./created_mcp_servers/serper_search.py 在您的环境或脚本中正确设置。

Gmail MCP服务器

  • 描述:允许代理与Gmail交互以发送和接收电子邮件。
  • 实现细节:利用 @gongrzhe/server-gmail-autoauth-mcp 包裹。更多信息请访问 MCP服务器gmail自动认证.
  • 配置在 fastagent.config.yaml:
  gmail:
      command: "npx"
      args: ["@gongrzhe/server-gmail-autoauth-mcp"]

备注:此服务器使用 @gongrzhe/server-gmail-autoauth-mcp 其旨在简化Gmail身份验证。但是,可能需要初始设置或用户同意。有关具体的身份验证过程和要求,请参阅服务器的文档。

代理

该项目定义了几个代理,每个代理都有一个特定的角色,由FastAgent协调:

  • route:此代理充当路由器,根据请求的性质将传入请求定向到适当的专用代理。它使用以下代理: chat_agent, screenshot_agent, weather_agent, search_agent, gmail_agent, maps_agent, slack_agent, sqlite_agent,以及 fallback_agent.
  • orchestrate:此代理管理代理之间的整体流程和协调,从 route 代理人。
  • chat_agent:用土耳其语处理与用户的直接对话,回复问候和一般聊天。
  • screenshot_agent:根据请求捕获用户屏幕的屏幕截图。
  • weather_agent:提供用户要求的任何城市的天气信息。
  • search_agent:根据用户查询执行互联网搜索并显示结果。
  • gmail_agent:管理Gmail交互,如发送和接收电子邮件。
  • maps_agent:执行各种与地图相关的操作,包括地理编码、反向地理编码、地点搜索、获取地点详细信息、计算距离、检索高程数据和生成方向。
  • slack_agent:与Slack交互,启用列出频道、发送消息、回复消息、使用表情符号做出反应、获取频道历史记录、检索线程回复、列出用户和获取用户配置文件等操作。所有回复均为土耳其语。
  • sqlite_agent:与SQLite数据库交互,允许它执行SQL查询、列出表、获取表模式和执行其他数据库操作。对用户的回复是土耳其语。
  • fallback_agent:处理任何其他专业代理都无法处理的请求。它礼貌地用土耳其语通知用户,该请求超出了其当前能力范围,并建议用户采取其他行动(例如聊天、截图、天气、搜索、电子邮件、地图、Slack或数据库操作)。

使用示例

以下是一些可以与代理一起使用的示例问题或命令。这些通常由 orchestrate 和 route 代理商将他们引导到适当的专业代理商。

chat_agent

  • “你好吗?”
  • “你能给我讲个笑话吗?”

screenshot_agent

  • “你能拍我的屏幕吗?”
  • “捕捉屏幕截图”

weather_agent

  • “伊斯坦布尔的天气如何?”
  • “安卡拉现在的天气怎么样?”

search_agent

  • “土耳其最高的山是什么?”
  • “人工智能领域的最新发展是什么?”

gmail_agent

  • “我的收件箱里有新邮件吗?”
  • "arkadas@example.com 发送电子邮件至“你好”,内容为“你好,你好吗?”好吧 ”

maps_agent

  • “你能给我埃菲尔铁塔的坐标吗?”
  • “创建从安卡拉城堡到纪念碑的路线。”
  • 从伊兹密尔钟楼开车到Konak Pier需要多长时间?

slack_agent

  • "#genel 大家好,早上好! ”发送你的消息。 ”
  • “你能列出Slack上的活跃用户吗?”

sqlite_agent

  • "urunler 显示表中的所有数据。 ”
  • “你能告诉我数据库里有哪些表格吗?”
  • “在test.db数据库中创建一个名为'notes'的新表。该表包含三列名为'id' (INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT)、'press' (TEXT NOT NULL)和'icerik' (TEXT)。”

fallback_agent

*(此代理处理其他代理无法处理的请求。以下是将触发 fallback_agent.)*

  • “你能给我画画吗?”
  • “你能预测明天的市场吗?”

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本地部署服务集成多协议交互自动化工具外部系统通信

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。
  • 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。

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常见问题

5 条

butler (Ogulcanakca) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run ruff check,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。

butler (Ogulcanakca) 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。

butler (Ogulcanakca) 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。

butler (Ogulcanakca) 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。

butler (Ogulcanakca) 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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