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MCP Server · AI代理

MCP Talk

一个轻量级的消息系统,通过模型上下文协议(MCP)实现AI代理(如Claude、Codex、Gemini等)之间的实时通信。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 7
PythonClaudeAI代理

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作者 / 组织
devinvenable
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MCP World

选型结论

MCP Talk 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 7 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

仅本地运行

安装与配置

安装命令

pip install mcp-talk

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 对应的运行时,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 7 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谈话

通过模型上下文协议(MCP)进行代理间消息传递。

一个轻量级的消息传递系统,使AI代理(Claude、Codex、Gemini等)能够通过共享消息队列实时相互通信。

特性

  • 简单的工具: send, check, ack, broadcast, list, clean, reply
  • 基于文件的持久性:消息存储为JSON文件,便于调试
  • 命名空间隔离:每个项目单独的消息队列
  • 交叉代理:可与任何兼容MCP的AI助手配合使用
  • 零依赖:只有Python 3.10+和MCP SDK

安装

# From PyPI (recommended)
pipx install mcp-talk

# Or with pip
pip install mcp-talk

# From source
git clone https://github.com/devinvenable/mcp-talk.git
cd mcp-talk
pipx install .

配置

添加到MCP客户端配置中:

克劳德桌面/克劳德代码

{
  "mcpServers": {
    "mcp-talk": {
      "command": "mcp-talk"
    }
  }
}

使用uvx(无需安装)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-talk": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-talk"]
    }
  }
}

Codex命令行界面(~/.Codex/config.toml)

[mcp_servers.mcp-talk]
command = "mcp-talk"

Gemini命令行界面(~/.ggemini/settings.json)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-talk": {
      "command": "mcp-talk"
    }
  }
}

工具

send -发送直接消息

send(to="codex", message="Please review PR #123", from_agent="claude")

check / chk -检查消息

check(agent="claude")
chk(agent="claude", include_body=true, auto_ack=true)

默认情况下最多返回5条消息。使用 include_body=true 对于完整的消息文本, auto_ack=true 阅读后删除。

broadcast -发送给所有代理

broadcast(message="Standup in 5 minutes", from_agent="pm")

ack -确认/删除消息

ack(id="20251126_143022_abc12345")

reply -回复消息

reply(id="20251126_143022_abc12345", message="Done!", from_agent="gemini")

自动向原始发件人发送响应并确认原始消息。

list -列出所有邮件(PM视图)

list(limit=10, include_body=true)

clean -删除旧邮件

clean(hours=24)

命名空间

使用隔离项目之间的消息 namespace 参数:

# Game project
send(to="gemini", message="Review level 3", namespace="game")
check(agent="gemini", namespace="game")

# Work project
send(to="gemini", message="Review PR #123", namespace="work")
check(agent="gemini", namespace="work")

消息存储在单独的目录中:

~/.mcp_talk/q/           # default (no namespace)
~/.mcp_talk/q/game/      # namespace="game"
~/.mcp_talk/q/work/      # namespace="work"

消息格式

消息以JSON文件存储在 ~/.mcp_talk/q/:

{
  "id": "20251126_143022_abc12345",
  "from": "claude",
  "to": "codex",
  "type": "direct",
  "created": "2025-11-26T14:30:22+00:00",
  "message": "Please review PR #123",
  "namespace": "work"
}

环境变量

变量默认值描述
MCP_TALK_QUEUE~/.mcp_talk/q/消息队列目录
MCP_TALK_AUTO_CLEAN_HOURS24自动删除超过N小时的邮件(0表示禁用)
MCP_TALK_MAX_MESSAGE_CHARS2000最大消息长度

多代理设置提示

教导代理检查消息

这 chk 快捷方式被设计成一个简单的关键字,您可以将其添加到代理指令中。添加到代理的系统提示或内存中:

双子座 (~/.gemini/instructions.md):

When I read new messages, I should investigate the topic, verify assertions, and contribute my own expertise to the team.

克劳德 (项目中的CLAUDE.md):

When starting work, check for messages with: chk(agent="claude")

法典 (~/.codex/instructions.md):

Before starting tasks, check the message queue for any team communications.

建议使用带有环境覆盖的MCP配置

使用环境变量自定义每个代理的行为:

# ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.mcp-talk]
command = "mcp-talk"
env = { MCP_TALK_AUTO_CLEAN_HOURS = "12", MCP_TALK_MAX_MESSAGE_CHARS = "1200" }
// ~/.gemini/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-talk": {
      "command": "mcp-talk",
      "env": {
        "MCP_TALK_AUTO_CLEAN_HOURS": "12",
        "MCP_TALK_MAX_MESSAGE_CHARS": "1200"
      }
    }
  }
}

工作流示例

  1. 克劳德 向Gemini发送任务:
   send(to="gemini", message="Please review the authentication module", from_agent="claude")
  1. 双子座 检查消息:
   chk(agent="gemini")
  1. 双子座 完成后回复:
   reply(id="20251126_143022_abc12345", message="Review complete, LGTM!", from_agent="gemini")
  1. 克劳德 收到回复:
   chk(agent="claude")

发展

# Clone and install in development mode
git clone https://github.com/devinvenable/mcp-talk.git
cd mcp-talk
pip install -e .

# Reinstall after changes (if using pipx)
pipx install --force .

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

7

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理通信Python本地部署实时消息队列跨代理协作轻量级消息系统文件持久化

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 7 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 运行环境,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。
  • 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 Talk 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install mcp-talk,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Talk 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Talk 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 Talk 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 Talk 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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