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MCP Server · AI代理

LLM Responses MCP Server

一个允许多个AI代理共享和读取彼此对同一提示的响应的模型上下文协议(MCP)服务器。

SSE官方级别未说明来源级核验工具 2
AI协作TypeScriptClaudeAI代理

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
kstrikis
提供方
kstrikis

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

2

仓库热度

收录来源

3 个

MCP World

选型结论

LLM Responses MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过SSE 远程服务接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

SSE

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

远程服务不用写启动命令,在客户端 MCP 配置里填服务地址即可,具体字段按官方文档填写。

上手步骤

  1. 1

    确认访问方式

    这是SSE 远程服务,本地不用装依赖;先确认服务地址、账号归属和额度,再决定接哪个客户端。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填服务地址;需要授权的先完成登录,再回到客户端刷新。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

LLM响应MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,允许多个AI代理共享和读取彼此对同一提示的响应。

概述

这个项目实现了一个MCP服务器,它有两个主要的工具调用:

  1. submit-response:允许LLM向提示提交其响应
  2. get-responses:允许LLM从其他LLM检索特定提示的所有响应

这使得一个场景成为可能,用户可以向多个AI代理提出同一个问题,然后使用这些工具,代理可以阅读和反思其他LLM对同一问题的回答。

安装

# Install dependencies
bun install

发展

# Build the TypeScript code
bun run build

# Start the server in development mode
bun run dev

MCP检验员测试

该项目包括对 MCP检查员,这是一个用于测试和调试MCP服务器的工具。

# Run the server with MCP Inspector
bun run inspect

这 inspect 脚本使用 npx 运行MCP检查器,它将在浏览器中启动一个web界面,用于与MCP服务器交互。

这将使您能够:

  • 探索可用的工具和资源
  • 具有不同参数的测试工具调用
  • 查看服务器的响应
  • 调试您的MCP服务器实现

用法

服务器公开了两个端点:

  • /sse -MCP客户端连接的服务器发送事件端点
  • /messages -MCP客户端发送消息的HTTP端点

MCP工具

提交回复

向提示提交法学硕士的回复:

// Example tool call
const result = await client.callTool({
  name: 'submit-response',
  arguments: {
    llmId: 'claude-3-opus',
    prompt: 'What is the meaning of life?',
    response: 'The meaning of life is...'
  }
});
获取响应

检索所有LLM响应,可选择按提示筛选:

// Example tool call
const result = await client.callTool({
  name: 'get-responses',
  arguments: {
    prompt: 'What is the meaning of life?' // Optional
  }
});

许可证

麻省理工学院

部署到EC2

该项目包括Docker配置,便于部署到EC2或任何其他服务器环境。

先决条件

  • 运行Amazon Linux 2或Ubuntu的EC2实例
  • 安全组配置为允许端口62886上的入站流量
  • SSH访问实例

部署步骤

  1. 将存储库克隆到EC2实例:
   git clone 
   cd 
  1. 使部署脚本可执行:
   chmod +x deploy.sh
  1. 运行部署脚本:
   ./deploy.sh

脚本将:

  • 如果尚未安装Docker和Docker Compose,请安装它们
  • 构建Docker镜像
  • 以分离模式启动容器
  • 显示可访问MCP服务器的公共URL

手动部署

如果您更喜欢手动部署:

  1. 构建Docker镜像:
   docker-compose build
  1. 启动容器:
   docker-compose up -d
  1. 验证容器是否正在运行:
   docker-compose ps

访问服务器

部署后,您的MCP服务器将可在以下位置访问:

  • http://:62886/sse SSE 终端
  • http://:62886/messages -消息端点

确保EC2安全组中的端口62886已打开!

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI协作TypeScript本地部署响应共享多代理系统模型上下文协议

支持客户端

Claude

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 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。
  • 走远程地址,接入方不用在本地装运行环境。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 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。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
LLM Responses MCP Server

MCP World · 本页

2SSE未标注3 个2026-05-17
Everything Claude Code

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0stdio有1 个2026-05-17
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13未说明未标注2 个2026-05-17
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MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

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

LLM Responses MCP Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

LLM Responses MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是SSE 远程服务,在客户端的 MCP 配置里填服务地址即可,不用本地装依赖;需要授权或 API Key 的,先在官方页面拿到凭据再填。

LLM Responses 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。

LLM Responses MCP Server 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。

LLM Responses MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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