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MCP Server · 运维云端

concierge (Jamesdp3)

Concierge是一个通过自然语言消息管理AI任务的iMessage风格前端,支持通过spacecadet MCP创建和更新org-mode任务。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
任务自动化Python自然语言处理

快速开始

作者 / 组织
jamesdp3
提供方
jamesdp3

工具数量

0

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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

concierge (Jamesdp3) 属于运维云端类 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

运维云端

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 -e .

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 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

礼宾员

iMessage风格的前台,通过 太空学员 MCP。

从浏览器发送自然语言消息。礼宾部对您的意图进行分类,通过spacecadent在组织模式下创建/更新任务,并发回简短的确认——所有这些都不会阻止您的输入。

建筑

Browser (WebSocket)
    ↕
FastAPI server
    ↕
WebSocket Handler → Inbox (filesystem, append-only)
    ↓
Burst Detector (groups rapid messages)
    ↓
Classifier (LLM: Anthropic or Ollama)
    ↓
Reconciler → SpacecadetClient (MCP) → org files
    ↓
Acknowledger → response back over WebSocket

先决条件

  • Python 3.10+
  • 太空学员建立和工作(使用Emacs)
  • LLM提供程序:Anthropic API密钥 或 Ollama在当地跑步

设置

git clone 
cd concierge
pip install -e .

复制 .env.example 到 .env 并填写您的设置:

cp .env.example .env

至少,设置:

  • CONCIERGE_SPACECADET_PATH --通往你的太空学员之路 server.py
  • ANTHROPIC_API_KEY --如果使用Anthropic(默认提供程序)

跑步

uvicorn concierge.main:app

打开 http://localhost:8000 在您的浏览器中。

LLM提供商

集 CONCIERGE_LLM_PROVIDER 选择:

提供者价值要求
人类学anthropic (默认)ANTHROPIC_API_KEY set
奥拉马ollamaOllama跑步 CONCIERGE_OLLAMA_BASE_URL

运作原理

  1. 您可以在浏览器中键入消息。每个都会立即持久化到收件箱。
  2. 这 元件破损检测器 对快速消息进行分组(等待2秒的安静窗口)。
  3. 这 分类器 将突发发送到LLM,提取结构化意图。
  4. 这 协调器 将每个意图映射到spacecacadet工具调用(add_task、update_task等)。
  5. 这 确认者 生成一个简短的确认并将其发送回。

输入永远不会被阻止——您可以在处理过程中继续打字。

运行测试

pip install -e ".[dev]"
pytest

许可证

麻省理工学院

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任务管理Python本地部署自然语言处理org-mode集成任务自动化

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

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 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

  • 需要在运维云端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

concierge (Jamesdp3) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -e .,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。

concierge (Jamesdp3) 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。

concierge (Jamesdp3) 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。

concierge (Jamesdp3) 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。

concierge (Jamesdp3) 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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