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MCP Server · AI代理

Dust Py

一个连接Dust.tt AI代理平台的自定义MCP服务器,通过HTTP调用暴露Dust AI代理的能力。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理集成PythonClaudeClaude Desktop

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作者 / 组织
ma3u
提供方
ma3u
运行时
Python

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MCP World

选型结论

Dust Py 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,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

python3 -m venv .venv

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

用于粉尘剂集成的MCP服务器

通过HTTP调用连接到Dust.tt代理平台的自定义MCP(多云提供商)服务器。此服务器通过MCP接口公开Dust AI代理的功能。

目录

- 目录 - 特性 - 项目结构 - 文档 - 先决条件 - 安装 - 配置 - 除尘剂设置 - MCP服务器设置 - 运行服务器 - Claude桌面集成 - 1.安装 - 2.初始设置 - 3.与MCP服务器集成 - 4.应用配置更改 - 5.在Claude Desktop中进行测试 - 故障排除 - Dust.tt API工作流 - 1.创建新对话 - 2.向对话发送消息 - 3.从对话中检索消息 - 关于API的重要说明 - 错误处理 - 贡献

特性

  • 通过API连接Dust.tt AI代理
  • 系统思维代理与认知神经科学和问题解决能力的整合
  • RAG(检索增强生成)支持
  • Web导航功能
  • 简化的MCP工具界面
  • 模块化代码结构,可更好地维护
  • 外部化配置和API客户端类

项目结构

该项目采用模块化结构,以提高可维护性:

  • server.py:注册工具和处理MCP功能的主服务器实现
  • config.py:包含 DustAgentConfig 用于管理配置设置的类
  • api_client.py:包含 DustAPIClient 用于处理API与Dust.tt交互的类
  • .env:环境变量文件(未提交版本控制)
  • .env.example:环境变量模板
  • docs.md:项目架构和API的全面文档

文档

有关体系结构、API和故障排除的详细信息,请参阅 全面的文件.

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • pip 包管理器
  • 拥有API访问权限的Dust.tt帐户
  • 现有的除尘剂配置

安装

  1. 克隆此存储库:
   git clone https://github.com/Ma3u/mcp-server-dust.git
   cd mcp-server-dust
  1. 创建并激活虚拟环境:
   python3 -m venv .venv

   # On macOS/Linux
   source .venv/bin/activate

   # On Windows
   .venv\Scripts\activate
  1. 安装所需的依赖项:
   pip install --upgrade pip
   pip install mcp requests python-dotenv

配置

除尘剂设置

创建一个 .env 根目录中包含您的配置的文件(您可以从以下位置复制 .env.example 并修改):

# MCP Server Configuration
MCP_NAME=Dust MCP Server
MCP_HOST=127.0.0.1
MCP_PORT=5001
MCP_TIMEOUT=30

# Dust Agent Configuration
DUST_AGENT_ID=your_agent_id
DUST_DOMAIN=https://dust.tt
DUST_WORKSPACE_ID=your_workspace_id
DUST_WORKSPACE_NAME=your_workspace_name
DUST_API_KEY=your_api_key
DUST_AGENT_NAME=your_agent_name
DUST_TIMEZONE=Europe/Berlin
DUST_USERNAME=your_username
DUST_FULLNAME=Your Full Name
安全说明: 确保添加 .env 到你的 .gitignore 文件,以防止提交敏感信息。

MCP服务器设置

服务器配置参数现在由管理 DustAgentConfig 类在 config.py。参数从环境变量加载,默认值如下:

# MCP Server Configuration
MCP_NAME = "Dust MCP Server"  # Name of your MCP server
MCP_HOST = "127.0.0.1"        # Host to run the server on
MCP_PORT = 5001               # Port to run the server on
MCP_TIMEOUT = 30              # Request timeout in seconds

# Dust Agent Configuration
DUST_AGENT_ID = "8x9nuWdMnR"  # Your Dust agent ID
DUST_DOMAIN = "https://dust.tt" # Dust API domain
# ... and other Dust-specific settings

运行服务器

要启动MCP服务器,请执行以下操作:

python server.py

您应该看到类似于以下内容的输出:

Starting MCP server 'Dust MCP Server' on 127.0.0.1:5001
Connected to Dust agent 'SystemsThinking' (ID: 8x9nuXXXX)

服务器将运行,直到按Ctrl+C中断。

Claude桌面集成

要配置Claude Desktop以与此MCP服务器一起使用,请执行以下操作:

1.安装

2.初始设置

  • 安装后启动应用程序
  • 使用您的Anthropic帐户登录(免费帐户就足够了)

3.与MCP服务器集成

  • 启动克劳德桌面并转到设置
  • 选择左侧边栏的“开发人员”选项卡
  • 点击屏幕底部的“编辑配置”按钮
  • 将您的Dust MCP服务器添加到配置中 mcpServers 数组:
{
    "mcpServers": {
        "dust": {
            "command": "/Users/ma3u/projects/mcp-server-dust/.venv/bin/python",
            "args": [
                "/Users/ma3u/projects/mcp-server-dust/server.py"
            ],
            "host": "127.0.0.1",
            "port": 5001,
            "timeout": 10000
        }
    }
}
注: 如果存在现有条目 mcpServers 数组,将您的配置添加为新项。

4.应用配置更改

  • 更改MCP服务器配置后:

- 对于Claude Desktop,完全退出应用程序 - 重新启动Claude Desktop以使新配置生效

  • 通过检查您的服务器是否出现在开发人员设置中的列表中来验证连接

5.在Claude Desktop中进行测试

在Claude Desktop中键入以下内容以测试您的集成:

Use Systemsthinking Agent to explain MCP Protocol.

故障排除

在Claude Desktop中查看Dust MCP服务器的日志文件:

# macOS/Linux
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-dust.log

# Windows
Get-Content -Path "C:\Users\{username}\AppData\Local\Logs\Claude\mcp-server-dust.log" -Wait

Dust.tt API工作流

MCP服务器通过多步骤工作流程与Dust.tt的API接口。每次使用Dust代理的Claude请求都遵循以下过程:

1.创建新对话

首先,服务器与Dust代理创建新的对话:

curl -X POST "https://dust.tt/api/v1/w/{WORKSPACE_ID}/assistant/conversations" \
  -H "Authorization: Bearer {YOUR_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "title": "Systems Thinking Conversation",
    "model": "claude-3-5-sonnet-20240620"
  }'

这将返回在后续请求中使用的对话ID:

{
  "conversation": {
    "sId": "DhvpbhW74S",
    "title": "Systems Thinking Conversation",
    "created_at": 1742923287427
  }
}

2.向对话发送消息

接下来,服务器将用户的查询作为消息发送到对话中:

curl -X POST "https://dust.tt/api/v1/w/{WORKSPACE_ID}/assistant/conversations/{CONVERSATION_ID}/messages" \
  -H "Authorization: Bearer {YOUR_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "content": "Explain the MCP Protocol in detail",
    "mentions": [{
      "configurationId": "{AGENT_ID}",
      "context": {
        "timezone": "Europe/Berlin",
        "modelSettings": {"provider": "anthropic"}
      }
    }],
    "context": {
      "timezone": "Europe/Berlin"
    }
  }'

响应包括消息ID:

{
  "message": {
    "sId": "qwenj3rusI",
    "conversation_sId": "DhvpbhW74S",
    "content": "Explain the MCP Protocol in detail",
    "author_name": "User",
    "author_type": "user",
    "created_at": 1742923287627
  }
}

3.从对话中检索消息

最后,服务器检索代理的响应。这需要消息检索请求的特定格式:

curl -X POST "https://dust.tt/api/v1/w/{WORKSPACE_ID}/assistant/conversations/{CONVERSATION_ID}/messages" \
  -H "Authorization: Bearer {YOUR_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "content": "RETRIEVAL_QUERY",
    "mentions": [{
      "configurationId": "{AGENT_ID}",
      "context": {
        "timezone": "Europe/Berlin",
        "modelSettings": {"provider": "anthropic"}
      }
    }],
    "context": {
      "timezone": "Europe/Berlin",
      "username": "api_retrieval",
      "queryType": "history_analysis"
    }
  }'

响应包含对话中的所有消息,包括代理的响应:

{
  "messages": [
    {
      "id": "msg_user123",
      "role": "user",
      "content": "Explain the MCP Protocol in detail",
      "timestamp": 1742923287627,
      "status": "processed"
    },
    {
      "id": "msg_agent456",
      "role": "assistant",
      "content": "The MCP (Mission Control Protocol) is a framework designed for...",
      "timestamp": 1742923290000,
      "status": "processed"
    }
  ]
}

关于API的重要说明

  • 消息检索端点具有双重用途-它可用于创建新消息或检索对话历史记录
  • 对于消息检索,需要一个结构正确的有效载荷,即使它本质上是一个GET操作
  • 内容字段是必需的,并且必须至少包含一个字符(我们使用“RETRIEVAL_QUERY”作为占位符)
  • 提及和上下文字段的结构必须正确,如上所示
  • 您需要多次轮询此端点,直到代理的响应出现

错误处理

使用Dust.tt API时的常见错误:

  • 400错误请求:通常表示JSON格式错误或请求负载中缺少必填字段
  • 401未经授权:检查您的API密钥
  • 404未找到:验证您的工作区ID和对话ID
  • 429请求太多:您已超过API费率限制

出于调试目的,服务器以curl格式记录所有API请求,以便您可以手动复制和排除它们的故障。

贡献

欢迎投稿!请随时提交拉取请求。

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

AI代理集成Python本地部署多云服务HTTP接口RAG支持Web导航

支持客户端

Claude DesktopClaude

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。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

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。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

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 Desktop 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。
  • 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。

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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

Dust Py 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv .venv,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。

Dust Py 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。

Dust Py 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。

Dust Py 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。

Dust Py 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、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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