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MCP Server · 搜索检索

MCP Blackboard

An MCP server for managing context and memory for a multi-agent task execution based on agentic directed acyclic graph

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理PythonVS Code上下文管理

快速开始

作者 / 组织
peekwez
提供方
peekwez
运行时
Python

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资源数量

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3

仓库热度

收录来源

2 个

MCP.so

选型结论

MCP Blackboard 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

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

uv run src/main.py

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 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 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

mcp黑板

版本0.1.0 –一个轻量级的黑板内存服务器 模型上下文协议(MCP)

mcp-blackboard 公开了一个简单的HTTP/SSE接口,允许多个AI代理 存储和检索上下文和结果--文档、嵌入、结构化对象等——在共享的“黑板”上。

它被设计为可以放入任何与MCP兼容的工作流中,这样你的多代理系统就可以共享状态和协作,而无需重新发明持久性。

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可用工具

MCP工具

以下工具可在 mcp-blackboard:

  • save_plan(plan_id: str, plan: dict | str) -> str

将计划保存为共享状态。

  • mark_plan_as_completed(plan_id: str, step_id: str) -> str

将计划步骤标记为已在共享状态下完成。

  • save_result(plan_id: str, agent_name: str, step_id: str, description: str, result: str | dict) -> str

将结果保存为共享状态。

  • save_context_description(plan_id: str, file_path_or_url: str, description: str) -> str

为共享状态编写上下文描述。

  • get_blackboard(plan_id: str) -> str | dict | None

拿一个黑板条目来做计划。

  • get_plan(plan_id: str) -> str | dict | None

从共享状态获取计划。

  • get_result(plan_id: str, agent_name: str, step_id: str) -> str | dict | None

从共享状态获取结果。

  • get_context(file_path_or_url: str, use_cache: bool = True) -> str

读取媒体内容并将其转换为Markdown格式。

文件缓存管理计划程序

  • remove_stale_files(max_age: int = 3600) -> None

从缓存目录中删除超过指定年龄的文件。

✨亮点

能力为什么重要
统一存储器代理上下文的一个真实来源——不需要临时的草稿文件或临时的Redis密钥。
文件系统抽象基于 fsspec S3、Azure Blob、GCS、ABFS、SFTP、SMB等的可选驱动程序。
实时更新服务器发送事件(SSE)流上下文会立即更改到连接的代理。
管家调度员可插拔的cron作业会自动修剪过期的密钥并刷新嵌入。
集装箱准备就绪确定性构建通过 uv 锁档;纤薄的Docker镜像小于90 MB。

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🚀快速入门

1.本地开发环境

git clone https://github.com/pwc-ca-adv-genai-factory/mcp-blackboard.git
cd mcp-blackboard

# Create an isolated env & install locked deps
uv venv
uv sync

# Copy the sample env and fill in credentials
cp samples/env-sample.txt .env

# Run the server (FastAPI)
uv run src/main.py

API监听 http://127.0.0.1:8000 默认情况下(请参见 src/server.py).

2.Docker编写

docker compose up -d

作曲开始:

  • mcp黑板 –黑板MCP服务器
  • mem黑板 –使用Redis在内存中存储密钥、分数、嵌入和元数据

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⚙️配置

所有设置都是环境驱动的:

变量目的
OPENAI_API_KEY嵌入/LLM调用(可选)
OPENAI_API_BASE自定义OpenAI API基础URL(可选)
OPENAI_DEFAULT_MODEL用于嵌入的OpenAI模型(可选)
MCP_TRANSPORT活动交通(sse 或 stdio)
CACHE_PATH文件缓存目录可以是local、abfs、s3等。
REDIS_HOST, REDIS_PORT, REDIS_DBRedis连接
AZURE_STORAGE_ACCOUNT / AWS_ACCESS_KEY_ID /…远程文件系统的凭据

_(参见 samples/env-sample.txt 完整列表)_

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🏗️项目布局

├── .devcontainer/                # Dev container setup
│   ├── certs/                    # Custom CA certificates
│   │   └── cacert.pem
│   ├── Dockerfile                # Dev container Dockerfile
│   ├── post-create.sh            # Post-creation setup script
│   └── scripts/                  # Utility scripts for dev container
│       ├── add-dependencies.sh
│       └── add-precommit-hooks.sh
├── .vscode/                      # VS Code workspace settings
│   ├── cspell.json               # Spell checker config
│   ├── settings.json             # Workspace settings
│   ├── tasks.json                # Task runner config
├── src/                          # Application source code
│   ├── common.py                 # Config loader & utility functions
│   ├── config.yaml.j2            # Jinja2 template for config
│   ├── main.py                   # App entry point
│   ├── models.py                 # Pydantic models
│   ├── server.py                 # FastAPI server & scheduler
│   └── tools/                    # Tool implementations
│       ├── context.py            # Document/context tools
│       └── memory.py             # Blackboard/memory tools
├── samples/                      # Example files & templates
│   ├── _task.yml                 # Task definition sample
│   ├── credit_report.pdf         # Sample PDF
│   ├── env-sample.txt            # Env variable template
│   ├── loe_sample.png            # Sample PNG
│   ├── plan.json                 # Sample plan
│   └── ps_sample.png             # Additional PNG
├── tests/                        # Test suite
│   └── conftest.py               # Pytest fixtures
├── docker-compose.yaml           # Docker Compose config
├── Dockerfile                    # Production Dockerfile
├── LICENSE                       # MIT License
├── Makefile                      # Build/test commands
├── pyproject.toml                # Project metadata & deps
├── README.md                     # Project documentation
└── uv.lock                       # Dependency lockfile

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🧪测试

make tests

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🤝贡献

  1. 分叉并创建特征分支
  2. 使用常规提交(feat:, fix:…)
  3. 跑 make lint test 本地
  4. 打开PR——批准后进行合并

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📜许可证

分布在 MIT许可证 –参见 LICENSE 了解详情。

©2025 Kwesi Apponsah

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

research-and-data多代理系统Python本地部署共享内存上下文管理文件系统抽象实时更新

支持客户端

VS Code

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

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

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 Python,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

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 VS Code 的用户,接入路径最短。
  • 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

MCP Blackboard 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run src/main.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 Blackboard 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 Blackboard 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 Blackboard 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 Blackboard 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 VS Code;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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