Community Release LLM MCP

Digital.AI发布的AI任务

在Release中创建AI驱动的自动化工作流程！

这种集成为Release提供了与OpenAI和Gemini等LLM交互以及与任何MCP交互的任务 服务器。

• 使用MCP工具创建执行复杂任务的AI代理
• 直接使用MCP调用服务，无需编写任何代码
• 在发布工作流中嵌入AI提示
• 与您选择的LLM开始互动聊天
• 连接到Gemini和OpenAI兼容的提供商
• 连接到任何MCP服务器
• 为每个任务混合匹配MCP服务器和推理模型，以获得适合该任务的工具

任务

AI：代理人

创建一个可以使用MCP工具完成任务的AI代理。

AI：提示

连接到AI服务器并调用单个提示。支持Gemini和OpenAI兼容的LLM提供商。

AI：聊天

在任务的“活动”部分与LLM进行交互式聊天。

MCP：呼叫工具

连接到任何MCP服务器并调用其工具。没有LLM推理，只有直接的工具调用。

MCP：列表工具

列出MCP服务器上的可用工具

演示模板

此仓库附带了示例模板，显示了如何使用任务。

1. MCP示例 --演示MCP工具任务，该任务允许您与第三方服务器交互，而无需

编写一个集成插件。（不涉及法学硕士）。

1. 提示示例 --使用不同的模型提供者（Gemini、OpenAI等）演示AI Prompt任务。
2. MCP+提示示例 --演示如何结合MCP和Prompt任务来构建AI驱动的工作流。
3. 代理示例 --演示将LLM提示与多个MCP服务器相结合的AI Agent任务。
4. 交互式聊天示例 --演示交互式AI聊天任务。

请参阅 构建与运行 关于如何安装示例的部分。

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构建与运行

本节介绍如何使用插件设置本地Release实例并上传示例模板。

先决条件

为了使用此工具为Release开发基于Python的容器任务，您需要安装以下内容 项目：

• Python 3
• 码头工人

配置您的 hosts 文件

添加以下内容 /etc/hosts 或 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts （sudo/管理员权限 必填）：

127.0.0.1 host.docker.internal
127.0.0.1 container-registry

启动开发环境

该项目附带了一个Docker环境，该环境设置了一个包含所有所需服务的本地Release实例。

使用此插件运行环境需要三个步骤：

1. 启动Release Docker环境
2. 构建并发布插件
3. 上传演示模板

在开发插件时，通常只需在更改代码后执行步骤2。插件的新版本 将被拾取，而无需重新启动服务器。

1.启动发布环境：

发布环境在中定义 dev-environment/docker-compose.yaml.

停止

让Docker运行并启动以下环境：

docker compose -f dev-environment/docker-compose.yaml up -d --build 

启动需要一段时间。您可以看到，当 digitalai-release-setup 容器已终止。

检查您是否可以使用登录 admin/admin 在http://localhost:5516.

停止

演示后，您可以使用以下命令停止环境：

docker compose -f dev-environment/docker-compose.yaml down

2.构建并发布插件

这 build.sh 脚本将构建插件容器，将其发布到本地注册表并安装到本地 释放实例。

运行构建脚本

Unix/macOS

sh build.sh --upload

视窗

build.bat --upload

3.安装示例模板

设置凭据

示例模板附带了连接到各种MCP服务器和LLM提供商的示例。

将API密钥放入 setup/secrets.xlvals.

使用示例文件作为基础：

cp setup/secrets.xlvals.example setup/secrets.xlvals

然后编辑文件并添加密钥。

上传模板

运行以下命令将演示模板上传到本地Release实例：

./xlw apply -f setup/mcp-demo.yaml

模板将上传到新的 AI演示 文件夹。

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演示时间！

1. 登录到http://localhost:5516使用admin/admin
2. 去 AI演示 文件夹
3. 去吧 模板 部分并运行示例

👉在Connections下添加您最喜欢的MCP服务器或LLM提供商，并构建自己的示例！

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开发中

运行测试

测试是集成测试，需要API密钥才能运行。将API密钥放入 .env 项目根目录中的文件：

GEMINI_API_KEY=
OPENAI_API_KEY=
DAI_LLM_API_KEY=

使用以下命令运行测试