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MCP Server · AI代理

Nila AI

NILA是一款Slack机器人,帮助开发团队直接在对话中管理敏捷工作流,支持自定义工具和GitHub集成。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
工作流自动化TypeScript团队协作AI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
naluinui
提供方
naluinui

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

Nila AI 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,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

OAuth 授权

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

NILA:自然在线敏捷-敏捷团队的Slack Bot

NILA是一个Slack机器人,可以帮助开发团队直接从他们的对话中管理敏捷工作流。该项目演示了如何使用Firebase Genkit构建一个强大的AI Agent,利用工具调用将其功能扩展到简单的对话之外。

建筑

NILA遵循一个简单的流程来处理用户请求:

  1. 💬 他们懈怠了:用户通过在Slack频道中提及机器人与NILA进行交互
  2. ⚡️ Webhook(云功能):Firebase云函数处理传入的Slack事件
  3. 🧠 AI代理(Firebase Genkit):请求由LLM驱动的代理处理。使用Genkit,您可以选择自己选择的LLM模型。我们在这个演示中使用了Gemini 2.5 Flash
  4. ⚒️ 工具:代理使用定制的工具,我们可以定义自己和GitHub MCP服务器来采取行动。在这个演示中,我们构建了一个工具,用于汇总线程中的消息并起草问题。

以这种方式构建它意味着我们可以将AI Flow与您选择的其他Webhook重用。您只需在中创建另一个云功能,即可将NILA扩展到与LINE、WhatsApp或任何其他平台一起使用 src/index.ts 而核心AI代理逻辑保持不变。

先决条件

  • Node.js
  • pnpm
  • Genkit
  • Firebase命令行界面
  • ngrok

设置

  1. 安装依赖项
   cd functions
   pnpm install
  1. 设置Firebase项目

1. 创建新的Firebase项目 1. 启用Blazed计划(按需付费)以使用Firebase功能 1. 更新 .firebaserc 项目根目录中的文件,以包含Firebase项目名称

   {
   "projects": {
       "default": "[your_project_name]"
   }
   }
  1. 设置Slack应用程序

1. 首选https://api.slack.com/apps点击“创建新应用” 1. 选择“从应用清单”选项,然后选择您的工作区 1. 用您的应用程序名称更新下面的JSON

   {
       "display_information": {
           "name": "[YOUR_APP_NAME]",
           "description": "[YOUR_APP_DESCRIPTION]",
       },
       "features": {
           "bot_user": {
               "display_name": "[YOUR_APP_NAME]",
               "always_online": true
           }
       },
       "oauth_config": {
           "scopes": {
               "bot": [
                   "app_mentions:read",
                   "chat:write",
                   "files:read",
                   "groups:history",
                   "incoming-webhook",
                   "mpim:history"
               ]
           }
       },
       "settings": {
           "event_subscriptions": {
               "request_url": "https://[YOUR_DOMAIN]/events",
               "bot_events": [
                   "app_mention",
                   "message.mpim"
               ]
           },
           "org_deploy_enabled": true,
           "socket_mode_enabled": false,
           "token_rotation_enabled": false
       }
   }

4. 转到“基本信息”,在“应用程序凭据”下找到“签名密钥”。这将是一个环境变量 SLACK_SIGNING_SECRET 1. 转到“OAuth和权限”,找到“Bot用户OAuth令牌”。这将是一个环境变量 SLACK_BOT_TOKEN 1. 将您的机器人添加到Slack频道,以便我们在后续步骤中进行测试

   /invite @[YOUR_APP_NAME]
  1. 设置GitHub令牌

要允许您的AI代理管理GitHub,您需要 GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN MCP服务器。

1. 首选 .设置令牌的名称和描述 1. 选择资源所有者:这可以是您自己的GitHub或您的组织。如果您不是组织管理员,您可能需要管理员批准您创建令牌的请求 1. 选择仓库访问权限:取决于你想给你的人工智能多少权力。我只会选择我只感兴趣的仓库 1. 选择权限:MCP服务器可以使用许多GitHub API,因此启用您认为授予AI工具的权限是一种很好的做法。对于此AI代理,我们只需要对Issues进行读写访问,这也将自动启用元数据的强制权限 1. 点击“生成令牌”,您应该得到一个以开头的令牌 github_pat_[xyz]请确保其安全,因为您将无法再次访问它。

  1. 设置环境变量
   cp .secret.local.example .secret.local
  1. 将API密钥添加到 .secret.local:
   GOOGLEAI_API_KEY=your_api_key
   SLACK_BOT_TOKEN=your_bot_token
   SLACK_SIGNING_SECRET=your_signing_secret
   GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your_github_token

地方发展

使用Firebase模拟器套件和Firebase Genkit UI进行本地测试。

  1. 运行本地开发服务器
   pnpm run dev
  1. 设置ngrok以公开您的本地服务器(使您的本地模拟器可以在线访问)
   ngrok http 5001
  1. 使用ngrok URL更新Slack应用程序的事件订阅URL。它位于“事件订阅”下
   https://[your-ngrok-id].ngrok.io/[YOUR_PROJECT_NAME]/us-central1/slack

等待请求URL验证确认,然后单击“保存更改”按钮

  1. 将Slack聊天机器人添加到频道中,并通过提及其名称来发送您的第一条消息。
   @NILA Hello, can you help me?

您应该已经收到回复消息,首先说“键入…”,然后是AI代理的准确回复。

调试

  • 使用Firebase模拟器调试您的webhook功能http://localhost:4001/logs
  • 使用Firebase Genkit UI调试您的AI Flowhttp://localhost:4000/

部署

要使用Firebase进行身份验证并访问您的项目,请使用Firebase CLI登录命令:

$ firebase login

为了在使用Firebase函数时保护密钥的安全,请将密钥作为秘密值存储在Google Cloud secret Manger中:

$ firebase functions:secrets:set GOOGLEAI_API_KEY
? Enter a value for GOOGLEAI_API_KEY [input is hidden]
$ firebase functions:secrets:set SLACK_BOT_TOKEN
? Enter a value for SLACK_BOT_TOKEN [input is hidden]
$ firebase functions:secrets:set SLACK_SIGNING_SECRET
? Enter a value for SLACK_SIGNING_SECRET [input is hidden]
$ firebase functions:secrets:set GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN
? Enter a value for GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN [input is hidden]

要确认您的密钥已正确存储为机密,请使用以下命令:

$ firebase functions:secrets:access OPENAI_API_KEY
your_api_key
$ firebase functions:secrets:access SLACK_BOT_TOKEN
your_bot_token
$ firebase functions:secrets:access SLACK_SIGNING_SECRET
your_signing_secret
$ firebase functions:secrets:set GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN
your_github_personal_access_token

保护好密钥后,您就可以将应用程序部署到Firebase Functions了:

$ pnpm run deploy

部署后,使用生产URL再次更新Slack应用程序的事件订阅URL。 https://slack-[your_function_id]-uc.a.run.app/events.更换 [your_function_id] 您可以在Firebase控制台的函数仪表板下找到Firebase项目值。

NILA建议提示

@nila Hello! Can you help me track our project tasks?
@nila Create a new bug report for the login page crash on mobile devices
@nila Draft a task for implementing email notifications when tasks are assigned 
@nila List all open bugs in our repository
@nila What's the status of the dashboard page?
@nila Create a task to refactor the payment processing module with proper test coverage

尝试这些提示或变体,看看NILA如何帮助您的团队直接从Slack对话中管理工作流程。

鸣谢

本项目建立在以下基础之上:

许可证

Apache许可证

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

敏捷开发TypeScript本地部署Slack机器人GitHub集成AI代理工作流自动化

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。
  • 需要自备OAuth 授权,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。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 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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常见问题

5 条

Nila AI 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。

Nila AI 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。

Nila AI 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。

Nila AI 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,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。

Nila AI 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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