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MCP Server · AI代理

MCP Agent Project

该项目利用GPT-5 AI代理连接MCP服务器,集成PostgreSQL、Git和Slack工具,实现自动化数据库查询、文件管理和团队协作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
AI代理数据分析Python团队协作Git集成

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作者 / 组织
elifbeyzatok00
提供方
elifbeyzatok00
运行时
Python

工具数量

3

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

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Agent Project 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;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python agent.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-agent-project": {
      "command": "python",
      "args": [
        "agent.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Python,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

MCP代理项目(PostgreSQL、Slack、Git)

这个项目, 基于GPT-5的AI代理 它连接到MCP(模型上下文协议)服务器,并使用PostgreSQL,Git和Slack工具。LLM自行决定使用哪个工具。Docker Compose提供了连续运行的MCP服务器。

产品特点

  • PostgreSQL MCP服务器文件 查询数据库和查看方案.
  • Slack MCP服务器文件 频道消息,线程和表情符号反应.
  • Git MCP服务器文件 文件系统和存储库操作.
  • GPT-5代理与车辆之间 自动选择和交易执行.
  • Docker编写文件 持续运行的服务.

要求

  • Docker&Docker编写
  • Python 3.11+
  • GPT-5 API 访问

安装

1、克隆Repository

git clone 
cd 

2. 设置环境变量

.env 创建文件:

SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-bot-token
SLACK_TEAM_ID=T01234567
SLACK_CHANNEL_IDS=C01234567,C76543210

POSTGRES_URL=postgresql://postgres:password@localhost:5432/mydb
在 docker-compose.yml 中更新 Git MCP 的主机文件路径。

______________________________________________________________________

使用 Docker Compose 启动服务

docker-compose up -d
  • PostgreSQL MCP服务器: mcp_postgres
  • Slack MCP服务器: mcp_slack
  • Git MCP服务器: mcp_git
-d 它在后台工作。

GPT-5 Agent 的使用

agent.py LLM连接到MCP服务器:

python agent.py
  • Agent 自动使用 PostgreSQL、Slack 和 Git MCP 服务器。
  • 工具选择和查询由 GPT-5 执行。
  • Slack可以发送消息,PostgreSQL查询和Git文件管理。

配置文件

config.json

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "mcp_postgres", "server"]
    },
    "slack": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "mcp_slack", "server"]
    },
    "git": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "mcp_git", "server"]
    }
  }
}
docker exec 连接到不断运行的容器。

docker-compose.yml

version: "3.9"

services:
  postgres:
    image: mcp/postgres
    container_name: mcp_postgres
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_URL: "${POSTGRES_URL}"
    ports:
      - "5432:5432"

  slack:
    image: mcp/slack
    container_name: mcp_slack
    restart: unless-stopped
    environment:
      SLACK_BOT_TOKEN: "${SLACK_BOT_TOKEN}"
      SLACK_TEAM_ID: "${SLACK_TEAM_ID}"
      SLACK_CHANNEL_IDS: "${SLACK_CHANNEL_IDS}"

  git:
    image: mcp/git
    container_name: mcp_git
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - /Users/username/Desktop:/projects/Desktop
      - /path/to/other/allowed/dir:/projects/other/allowed/dir:ro
      - /path/to/file.txt:/projects/path/to/file.txt

故障排除

  • 如果无法访问 MCP 服务器,请检查容器是否正在运行:
  docker ps
  • Slack错误→令牌和频道ID .env 与更新。
  • PostgreSQL错误 → 验证URL,用户和密码。
  • Git MCP → 主机文件路径必须正确安装。

许可证

MIT许可证

来源

该项目建立在模型上下文协议(MCP)之上,并利用以下资源开发:

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

AI代理Python本地部署数据库管理团队协作自动化工具Git集成

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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 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。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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MCP.so

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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 Project 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python agent.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Agent Project 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Agent Project 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 Project 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Agent Project 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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