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MCP Server · AI代理

MCP Agent Base

一个基于FastAPI的轻量级服务,提供与OpenAI兼容的聊天补全端点,支持Anthropic Claude模型和MCP工具调用。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
API代理FastAPIClaudeAI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
gisetia
提供方
gisetia

工具数量

0

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

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Agent Base 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,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

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

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。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

MCP代理库

最小的FastAPI服务,公开了与OpenAI兼容的 /chat/completions 端点由Anthropic Claude支持,具有MCP工具调用和SSE流。

如何运行

  • 要求:Python 3.10+。安装deps: pip install -e . (或 pip install -e .[dev] 用于测试)。
  • 本地服务器: uvicorn base_agent.api:app --reload --port 5000
  • Docker: docker compose up --build (约束 5000:5000,安装 ./prompts 只读)。
  • 系统提示始终从以下位置读取 prompts/system_prompt.txt;编辑该文件以更改行为。

环境变量

  • ANTHROPIC_API_KEY:必需,除非 SIMULATE=true.
  • MCP_SERVER_URL:用于工具发现/调用的MCP服务器根。
  • DEFAULT_MODEL:人体模型名称(例如。, claude-3-haiku-20240307).
  • DEFAULT_TEMPERATURE, DEFAULT_MAX_OUTPUT_TOKENS:生成默认值转发给Anthropic。
  • THINKING_ENABLED, THINKING_BUDGET_TOKENS:克劳德“思考”模式的切换和预算。
  • INCLUDE_TOOL_LOGS:如果为真,工具输入/输出将与答案相呼应。
  • SIMULATE:如果为真,跳过Anthropic/MCP并返回预设响应。
  • CLIENT_NAME:发送到MCP服务器的标识符(默认为 mcp-agent-base).
  • MOCK_EMPTY_MCP:如果为true,则在不联系服务器的情况下宣传零MCP工具。

API使用

  • 端点: POST /chat/completions
  • 接受的参数:

- messages:列表 {role, content} (必填)。 - stream:bool,默认值 true (控制SSE与一次性JSON)。 - simulate:可选bool来覆盖 SIMULATE env-var用于单个请求。

  • include_model_info:bool,默认值 false (将模型设置+使用统计数据附加到响应中)。
  • 忽略的参数:模型、温度、max_tokens、top_p、presence_penalty、frequency_panalty、停止、工具、工具选择和其他OpenAI字段。

非流媒体示例:

curl -X POST http://localhost:5000/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}'

流媒体(SSE)示例:

curl -N -X POST http://localhost:5000/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":true}'

流媒体产生OpenAI形状 chat.completion.chunk 助手文本、工具调用和工具结果的事件,后面是 data: [DONE].何时 include_model_info=true,最后一个块包括 model_info 对象和结构化增量(例如 tool_calls 和 finish_reason)通过SSE有效载荷。

模拟模式

  • 集 SIMULATE=true 完全绕过Anthropic和MCP并返回罐装字符串 Simulated response. (流媒体仍然会发出OpenAI风格的块)。适用于没有秘密或MCP服务器访问的本地测试。

运行测试

  • 安装dev-deps: pip install -e .[dev]
  • 运行: pytest

项目布局

  • src/base_agent/agent.py --Claude+MCP代理循环(流媒体/工具使用、模拟)。
  • src/base_agent/api.py --FastAPI接线 /chat/completions.
  • src/base_agent/openai_adapter.py --用于格式化SSE和JSON响应的助手,如OpenAI。
  • src/base_agent/mcp_client.py --用于工具发现和调用的瘦MCP客户端。
  • src/base_agent/settings.py --environment/config默认值和系统提示加载器。
  • prompts/system_prompt.txt --系统提示(仅使用源代码)。
  • tests/ --用于Anthropic/MCP的带假货的pytest套件。
  • docker-compose.yml, Dockerfile, .env.example --部署助手。

备注

  • 在请求时发现MCP工具;确保 MCP_SERVER_URL 是可达的。
  • 当 THINKING_ENABLED=true,代理人向克劳德转发了一份思考预算。
  • 该服务在返回错误之前,通过回退重试暂时的MCP/LLM连接失败。

连接到LibreChat

通过将以下内容添加到您的LibreChat中,将代理作为OpenAI兼容的自定义端点连接到LibreChat librechat.yaml:

endpoints:
  custom:
    - name: ""
      apiKey: "none"
      baseURL: "http://:
"
      models:
        default: [""]
      titleConvo: true
      titleModel: ""
      modelDisplayLabel: ""

集 baseURL 到 http://: 使用此代理运行的同一主机和端口。这 `` 是任意的,将定义端点在LibreChat中的显示方式。

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

API代理Python本地部署聊天补全Claude模型MCP工具调用FastAPI

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 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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

  • 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。
  • 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。

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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

MCP Agent Base 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。

MCP Agent Base 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,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。

MCP Agent Base 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。

MCP Agent Base 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。

MCP Agent Base 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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