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MCP Server · AI代理

Clara MCP Server

Clara MCP服务器是一个通过标准化工具接口将Clara后端API暴露给AI代理的服务,用于集成内容验证和分析功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 11
AI代理Python数据分析API集成

快速开始

作者 / 组织
crazi-co
提供方
crazi-co

工具数量

11

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资源数量

0

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提示词数量

0

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1 个

MCP World

选型结论

Clara MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 11 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 11 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

Clara MCP服务器

1.概述

这是一个 MCP(模型上下文协议)服务器 它将Clara后端API作为AI代理的工具公开。

Clara提供快速、可靠的工具,用于检查在线内容、验证声明、分析帖子和视频,以及了解互联网上的真假——所有这些都在一个地方。

MCP服务器使AI代理能够通过标准化的工具界面与Clara的API进行交互,从而可以轻松地将Clara的功能集成到代理工作流程中。

______________________________________________________________________

2.快速入门

2.1安装

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/crazi-co/clara-mcp-server.git
   cd clara-mcp-server
  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 设置环境变量:

- 复制 .env.example 到 .env - 填写您的凭据:

     USER_ID=your_user_id
     API_KEY_TOKEN=your_api_key_token
     PORT=8000

注: 您可以设置 USER_ID 和 API_KEY_TOKEN 在 .env 文件,或通过标头从您的AI代理传递它们:

- Authorization: Bearer - User-Id:

  1. 运行MCP服务器:
   python run.py

服务器将在您的 .env 文件(默认值:8000)。

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3.堆叠和核心组件

3.1技术栈

  • 语言: python
  • MCP框架: FastMCP
  • Web框架: Starlette(用于SSE端点)
  • HTTP客户端: 请求(具有会话管理和重试策略)
  • 服务器: Uvicorn

3.2架构

  1. MCP服务器(FastMCP)

- 展示Clara API端点作为MCP工具 - 为代理通信提供SSE(服务器发送事件)流 - 处理工具注册和执行

  1. 工具层

- 按模块组织: user, transaction, task, agent, stripe, misc - 每个工具都映射到一个Clara API端点 - 工具处理请求格式化和响应解析

  1. 请求实用程序

- 具有会话管理的集中式HTTP客户端 - 瞬态错误的自动重试策略 - 意外异常的错误日志记录

  1. 身份验证中间件

- 验证来自的承载令牌 Authorization 头球 - 提取物 User-Id 从标题 - 返回401缺少或无效的凭据

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4.身份验证和授权

4.1 API密钥认证

  • 头球 Authorization: Bearer
  • 用户ID标题: User-Id:

经过身份验证的请求都需要这两个标头。

4.2请求流

  1. 客户端发送请求 Authorization 和 User-Id 标头
  2. 中间件验证:

- 授权标头必须以“Bearer”开头 - 两者 user_id 和 api_key_token 必须出席

  1. 如果验证失败→ 回报 401 Unauthorized
  2. 如果有效→ 请求继续到MCP服务器

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5.可用工具

MCP服务器将以下Clara API端点作为工具公开:

5.1用户工具(user.*)

  • user.view

- 查看用户帐户详细信息 - 返回:用户信息,包括信用、电子邮件、偏好等。

5.2交易工具(transaction.*)

  • transaction.view_all

- 使用分页查看所有用户事务 - 参数: limit (int), offset (int) - 返回:事务对象数组

  • transaction.view

- 查看特定交易 - 参数: transaction_id (字符串) - 退货:交易明细

5.3任务工具(task.*)

  • task.view_all

- 使用分页查看所有用户任务 - 参数: limit (字符串), offset (字符串) - 返回:任务对象数组

  • task.view

- 查看特定任务 - 参数: task_id (字符串) - 返回:任务详细信息,包括状态和结果

5.4代理工具(agent.*)

  • agent.analyze_transaction

- 使用Analytiq的代理在Base上分析交易 - 最低学分要求:10 - 参数: transaction_hash (字符串) - 返回:任务对象(分析异步运行)

5.5条纹工具(stripe.*)

  • stripe.rate

- 获取当前信贷利率和定价 - 返回:包含限额和每美元信用额度的费率信息

  • stripe.portal

- 创建Stripe客户门户会话以进行计费管理 - 返回:门户URL

  • stripe.buy

- 通过Stripe结账购买积分 - 参数: amount (int), return_path (字符串) - 返回:签出会话URL

5.6其他工具(misc.*)

  • misc.health

- 检查API运行状况 - 返回:服务状态信息

  • misc.version

- 获取API版本 - 返回:当前API版本

______________________________________________________________________

6.配置

6.1环境变量

  • USER_ID:默认用户ID(可由以下内容覆盖 User-Id 头球
  • API_KEY_TOKEN:默认API密钥令牌(可由重写 Authorization 头球
  • PORT:服务器端口(默认值:8000)
  • BASE_URL:Clara API基本URL(默认值: http://localhost:5001/api/v1)

______________________________________________________________________

7.API响应处理

7.1响应格式

所有工具都以以下格式返回JSON响应:

{
  "data": {...},
  "message": "Success message",
  "status": "success"
}

7.2错误处理

  • API错误(4xx,5xx):按响应中的原样返回(不作为例外处理)
  • 网络/连接错误:记录并作为异常重新提出
  • 身份验证错误:中间件返回401 HTTP响应

7.3重试策略

请求实用程序包括以下内容的自动重试:

  • 状态代码:429、502、503、504
  • 最大重试次数:3
  • 退避系数:1

注:500个错误 不 重试,因为它们表示有效的API响应。

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8.MCP协议

8.1终点

  • GET /sse:用于代理通信的服务器发送事件流
  • POST /messages:MCP消息端点

8.2工具命名约定

工具使用点符号命名: .

示例:

  • user.view
  • transaction.view_all
  • stripe.buy

______________________________________________________________________

9.发展

9.1项目结构

.
├── app/
│   ├── data/           # Global data and configuration
│   ├── tools/          # MCP tool implementations
│   │   ├── user.py
│   │   ├── transaction.py
│   │   ├── task.py
│   │   ├── agent.py
│   │   ├── stripe.py
│   │   └── misc.py
│   └── utils/          # Utility functions
│       └── request.py   # HTTP request helper
├── run.py              # Server entry point
└── requirements.txt    # Python dependencies

9.2添加新工具

  1. 在中创建或更新相应的工具文件 app/tools/
  2. 定义一个静态方法 @app.data.mcp.tool(name = "module.action") 装饰器
  3. 使用 make_request() 从 app.utils.request 用于HTTP调用
  4. 包含正确的类型提示和文档字符串

例子:

@staticmethod
@app.data.mcp.tool(name = "module.action")
def action(param: str) -> Dict[str, Any]:
    """Tool description."""
    return make_request(
        method = "GET",
        url = f"{app.data.base_url}/endpoint",
        headers = app.data.headers
    )

______________________________________________________________________

10.总结

此MCP服务器为AI代理提供了一个标准化的接口,用于与Clara的API进行交互。它

  • 将Clara端点作为MCP工具公开
  • 处理身份验证和授权
  • 提供强大的错误处理和重试逻辑
  • 维护会话管理以实现高效的HTTP请求
  • 支持SSE进行实时代理通信

服务器设计为:

  • 无状态:每个请求都是自包含的
  • 可扩展:通过实现Clara API端点,轻松添加新工具
  • 可靠的:自动重试和全面的错误处理

工具与能力

工具数量

11

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理Python本地部署内容验证API集成模型上下文协议数据分析

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

  • 工具数量 11 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 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。
  • 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。
  • 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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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

Clara MCP Server 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。

Clara MCP Server 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。

Clara MCP Server 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。

Clara MCP Server 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。

Clara MCP Server 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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