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MCP Server · AI代理

Echo MCP (Zenlix AI)

Echo MCP是一个轻量级的MCP服务器,使代理能够通过MCP工具调用返回发出结构化消息。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3skills
开发工具PythonJavaScript

快速开始

作者 / 组织
ZenlixAI
提供方
ZenlixAI
运行时
Node.js

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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8

仓库热度

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2 个

MCP World

选型结论

Echo MCP (Zenlix AI) 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 3 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

支持远程部署

安装与配置

安装命令

npx skills add https://github.com/ZenlixAI/echo-mcp --skill echo

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 Node.js,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 3 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

回声MCP

一个轻量级的MCP(模型上下文协议)服务器,使代理能够通过MCP工具调用返回发出结构化消息。

英语 | 中文

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目录

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背景

在现有的Agent系统中,Agent通常仅通过自然语言文本来传达中间状态、阶段信息、报告大纲和结构化结果。这带来了几个挑战:

  1. 客户难以可靠地提取特定的结构化数据
  2. 同类型数据缺乏统一的模式和验证
  3. 业务应用程序必须扩展SDK或协议层才能使用这些消息
  4. 仅使用自然语言或松散的JSON对代理输出的程序化使用是不可靠的

回声MCP 通过提供一种机制,在不修改底层ACP/SDK协议的情况下,通过MCP工具调用返回来携带结构化消息,从而解决了这个问题。

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什么是Echo MCP

Echo MCP是一种 结构化消息载体和验证工具包 它提供了三个核心功能:

  1. 内置架构配置 --通过服务器端配置文件维护可用模式
  2. 架构发现 --查询可用的内置架构
  3. 回声/发射 --接收有效载荷,根据指定的模式进行验证,并返回不变的结果

Echo MCP不是什么

  • ❌ 业务工作流引擎
  • ❌ 活动巴士
  • ❌ 渲染层协议
  • ❌ 权限管理系统
  • ❌ 状态管理框架

它只提供低级功能,没有业务层限制。

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关键设计决策

1.MCP工具返回作为消息载体

回波MCP的输出是MCP工具调用返回值。

  • 不依赖于副作用流项目
  • 客户端不需要额外的协议扩展
  • 客户只需观察工具返回情况

2.输入模式=输出模式

Echo MCP接收有效有效载荷并原封不动地返回:

  • 输入模式=输出模式
  • 无有效载荷转换、归一化或现场注入
  • “回声”意味着精确再现

3.配置驱动内置

  • 客户端无法在运行时注册新架构
  • 内置模式在中维护 config/builtin-schemas.json
  • 所有会话都可以使用相同的内置架构集

4.无架构版本控制

如果架构发生更改,请使用新的架构ID。没有显式的版本字段或迁移机制。

5.内置无模式模式

A内置 __schemaless__ 架构ID允许未经验证的结构化输出:

  • 可用于快速实验、调试或粗粒度结构化输出
  • 请求信封仍在验证中

6.附加语义(不更新)

Echo MCP设计用于 附加新的结构化消息,不更新以前的。

如果您的业务需要“更新”,请在有效载荷中包含标识符(例如。, entity_id, sequence, revision)并让客户端将多条附加消息折叠到“当前状态”中。

7.验证:JSON模式(外部)+Zod(内部)

  • 外部架构表达式: JSON模式(用于发现、交换、跨语言兼容性)
  • 内部运行时验证: Zod(用于Types/Node.js执行效率)

8.结构化错误响应

所有错误都会返回机器可读的错误代码,其中包含详细的字段级信息:

{
  "ok": false,
  "error": {
    "code": "SCHEMA_VALIDATION_FAILED",
    "message": "Payload does not conform to schema...",
    "schema_id": "zenlix-agent-stage-v1",
    "details": [
      { "path": "/stage", "message": "must be string" }
    ]
  }
}

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快速入门(按技能)

npx skills add https://github.com/ZenlixAI/echo-mcp --skill echo

快速开始

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/zenlix/echo-mcp.git
cd echo-mcp

# Install dependencies (requires pnpm)
pnpm install

发展模式

pnpm dev

服务器运行在 http://localhost:3000 默认情况下。

打开 http://localhost:3000/inspector 在浏览器中以交互方式测试服务器。

为生产而建

pnpm build

运行测试

pnpm test

部署

pnpm deploy

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API 参考

Echo MCP公开了3个MCP工具:

list_schemas

列出所有内置模式(包括内置模式 __schemaless__).

输入: {}

输出:

{
  "schemas": [
    { "schema_id": "__schemaless__", "description": "...", "builtin": true },
    { "schema_id": "zenlix-agent-stage-v1", "description": "...", "builtin": true }
  ]
}

get_schema

获取特定模式的完整定义。

输入: {"schema_id": "zenlix-agent-stage-v1"}

输出: 模式详细信息,包括完整的JSON模式定义。

echo

根据模式验证有效负载,并将其原封不动地返回。

输入:

{
  "schema_id": "zenlix-agent-stage-v1",
  "payload": {
    "stage": "authentication",
    "stage_status": "start",
    "next_stage": "authorization",
    "extra": {
      "user_id": "u_123"
    }
  }
}

输出:

{
  "ok": true,
  "schema_id": "zenlix-agent-stage-v1",
  "payload": {
    "stage": "authentication",
    "stage_status": "start",
    "next_stage": "authorization",
    "extra": {
      "user_id": "u_123"
    }
  }
}

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例子

示例1:工作流阶段通知

zenlix-agent-stage-v1 定义见 config/builtin-schemas.json.

发射阶段更新:

{
  "schema_id": "zenlix-agent-stage-v1",
  "payload": {
    "stage": "authentication",
    "stage_status": "running",
    "next_stage": "authorization",
    "extra": {
      "user_id": "u_123",
      "user_name": "Alice"
    }
  }
}

示例2:最小阶段事件

{
  "schema_id": "zenlix-agent-stage-v1",
  "payload": {
    "stage": "authorization"
  }
}

示例3:无模式输出(快速调试)

{
  "schema_id": "__schemaless__",
  "payload": {
    "kind": "debug_snapshot",
    "raw": { "step": "retrieval_done", "hits": 12 }
  }
}

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项目结构

zenlix-echo-mcp/
├── index.ts              # Process entry point
├── config/
│   └── builtin-schemas.json # Built-in schema configuration
├── src/
│   ├── server.ts         # MCP server assembly and tool registration
│   ├── echo-service.ts   # Built-in schema discovery and echo protocol behavior
│   ├── builtin-schema-config.ts # Built-in schema config loader
│   └── json-schema-zod.ts # JSON Schema to Zod conversion
├── tests/
│   └── echo-service.test.ts  # Protocol and behavior tests
├── docs/
│   └── design-doc.md     # Comprehensive design documentation
├── AGENTS.md             # AI agent navigation guide
└── package.json

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文档

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许可证

MIT© ZenlixAI

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

结构化消息Python本地部署协议服务器消息验证开发工具

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 3 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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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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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

Echo MCP (Zenlix AI) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx skills add https://github.com/ZenlixAI/echo-mcp --skill echo,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Echo MCP (Zenlix AI) 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Echo MCP (Zenlix AI) 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。

Echo MCP (Zenlix AI) 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。

Echo MCP (Zenlix AI) 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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