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MCP Server · 运维云端

Poe Proxy MCP Server

一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,集成POE API与Warp.dev终端,提供AI驱动的终端辅助功能,包括上下文感知工具、自动化工作流和实时流媒体能力。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
多模型支持PythonClaude上下文感知

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作者 / 组织
Anansitrading
提供方
Anansitrading
运行时
Python

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0

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选型结论

Poe Proxy MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

支持远程部署

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

Warp.dev增强型POE MCP服务器

一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,将POE(POE.com API)与Warp.dev终端集成在一起,通过上下文感知工具、自动化工作流和实时流功能实现AI驱动的终端辅助。

🚀 特性

核心能力

  • 多模型支持:访问GPT-4o、Claude 3 Opus/Sonet、Gemini Pro、困惑和O3型号
  • 曲速终端集成:与Warp的上下文提取和动作执行深度集成
  • OpenAI SDK兼容性:使用POE后端替换OpenAI API
  • 生产准备就绪:速率限制、健康检查、指标和优雅关机

高级功能

  • 上下文感知查询:自动提取终端输出、选择、CWD、git状态
  • 实时流媒体:带有增量内容流的服务器发送事件(SSE)
  • 命令执行:通过验证安全执行终端命令
  • 文件操作:直接从模型响应创建和修改文件
  • 会话管理:跨多个查询维护对话上下文
  • 速率限制:具有500 RPM限制和请求队列的指数回退
  • 健康监测:内置健康检查和普罗米修斯式指标

📋 先决条件

  • 操作系统:Linux(在Ubuntu、Zorin OS上测试)、macOS或Windows上的WSL2
  • python:3.8或更高版本
  • 经纱终端: 从warp.dev下载
  • POE API密钥:从以下地址获取您的 poe.com/api_key

🔧 安装

步骤1:克隆和设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/Anansitrading/enhanced-poe-mcp.git
cd enhanced-poe-mcp

# Quick installation with script
chmod +x install.sh
./install.sh

# Or manual setup
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Linux/macOS
pip install -e .

步骤2:配置环境

创建一个 .env 使用您的凭据文件:

# Required
POE_API_KEY=your_poe_api_key_here

# Optional (with defaults)
OPENAI_API_KEY=your_openai_key  # For OpenAI SDK compatibility
DEBUG_MODE=false
USE_CLAUDE_COMPATIBLE=true
MAX_FILE_SIZE_MB=10
SESSION_EXPIRY_MINUTES=60
RATE_LIMIT_RPM=500
MAX_RETRIES=3
STREAM_BUFFER_SIZE=64
METRICS_ENABLED=true
HEALTH_CHECK_INTERVAL=30

步骤3:在曲速终端中配置

选项A:本地安装(可能导致稳定性问题)
  1. 打开扭曲MCP设置:

- 导航到: 设置→ AI → 管理MCP服务器 - 或按 Ctrl+P (Linux/Windows)或 Cmd+P (macOS)并搜索“打开MCP服务器”

  1. 添加POE MCP服务器:

点击 +添加 按钮并粘贴此配置:

   {
     "enhanced-poe-mcp": {
       "command": "python3",
       "args": ["/home/david/Projects/Kijko/MVP/MVP_Kijko/enhanced-poe-mcp/poe_server_phase2.py"],
       "env": {
         "POE_API_KEY": "your_poe_api_key_here",
         "PYTHONUNBUFFERED": "1",
         "DEBUG_MODE": "false",
         "RATE_LIMIT_RPM": "500"
       }
     }
   }

重要:替换 /home/david/Projects/Kijko/MVP/MVP_Kijko/enhanced-poe-mcp 使用您的实际安装路径。

  1. 保存并启动:

- 点击 保存 添加配置 - 点击 开始 在您的服务器条目旁边 - 服务器状态应显示为“正在运行”

选项B:远程托管(建议用于稳定性)

Warp支持远程MCP服务器! 远程托管MCP服务器以避免本地稳定性问题。

  1. 部署到Railway.app (最佳免费选项):
   # Prepare for deployment
   cd enhanced-poe-mcp
   echo "web: python poe_server_phase2.py" > Procfile
   git add .
   git commit -m "Add Procfile for Railway"
   git push origin main
  1. 配置铁路:

- 注册地址: railway应用程序 - 创建新项目→ 从GitHub部署 - 在铁路仪表板中添加环境变量: - POE_API_KEY - PORT=8000 - 任何其他配置变量

  1. 为远程MCP配置Warp:
   {
     "enhanced-poe-mcp": {
       "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp/stream"
     }
   }

替代主机选项:

  • Render.com:良好的免费层,易于部署
  • 谷歌云运行:慷慨的免费层,需要Docker
  • Fly.io:全球部署,更复杂的设置
  • 维塞尔: ❌ 不兼容-无法处理持久连接、SSE流或长时间运行的任务

🎮 在经纱终端中的使用

指定POE型号

POE是一个拥有数百个LLM的市场。您必须指定要使用的模型:

# Using Claude 3.5 Sonnet
@poe --model claude-3-5-sonnet "Explain quantum computing"

# Using GPT-4o
@poe --model gpt-4o "Write a Python function"

# Using Gemini Pro
@poe --model google-gemini-pro "Analyze this data"

常用模型标识符:

型号机器人标识符
克劳德3.5十四行诗claude-3-5-sonnet
克劳德3 Opusclaude-3-opus-20240229
GPT-4涡轮增压器gpt-4-turbo
GPT-4ogpt-4o
Gemini Progoogle-gemini-pro
《骆驼3》(70B)llama-3-70b
西北风大mistral-large
困惑perplexity-online
自定义机器人使用poe.com/\[机器人名称\]中的句柄

基本POE查询

# Ask a simple question with specific model
@poe --model claude-3-5-sonnet What is the fastest way to create a Python virtual environment?

# Expected output:
# Claude will respond with: "Use `python -m venv ` to create a virtual environment. 
# Activate it with `source /bin/activate` on Linux/macOS..."

带文件附件的查询

# Review a configuration file with Claude 3.5
@poe --model claude-3-5-sonnet Review this Dockerfile for security issues [attach:./Dockerfile]

# Expected output:
# Claude analyzes the file and provides security recommendations:
# "Found potential issues: 1) Running as root user, 2) No health check defined..."

上下文感知查询

# Get help with a recent error (POE sees your terminal output)
@poe --model gpt-4o Why did my git push fail?

# Expected output:
# GPT-4o analyzes recent terminal output and responds:
# "The push failed because the remote has changes not in your local branch. 
# Run `git pull --rebase` first..."

执行终端命令

# Let POE execute safe commands using Gemini
@poe --model google-gemini-pro Find all Python files modified today and show their sizes

# Expected output:
# Gemini generates and executes: find . -name "*.py" -mtime 0 -ls
# Shows results directly in terminal

流式长响应

# Get streaming output for complex tasks with Claude Opus
@poe --model claude-3-opus-20240229 --stream Generate a complete FastAPI application with authentication

# Expected output:
# Claude Opus streams the code generation in real-time, showing each part as it's created

会话管理

# Clear conversation context
@poe clear session

# Expected output:
# "Session cleared. Starting fresh conversation."

列出可用型号

# See all available AI models
@poe list models

# Expected output:
# Available models:
# - claude-3-opus: Advanced reasoning and analysis
# - gpt-4o: Latest GPT-4 variant
# - gemini-pro: Google's advanced model
# - perplexity: Web-aware responses

健康检查

# Check server health
@poe health check

# Expected output:
# Server Status: Healthy ✓
# Uptime: 2h 34m
# Active Sessions: 3
# Request Rate: 45 RPM

🛠️ 高级配置

服务器变体

该项目包括针对不同用例的多个服务器实现:

服务器文件描述用例
poe_server.py基本MCP服务器简单POE代理
enhanced_poe_server.py通过扭曲动作增强终端自动化
poe_server_v2.pySDK兼容OpenAI SDK替换
poe_server_phase2.py生产服务器全功能+监控

运行不同模式

# Basic server
python poe_server.py

# Enhanced server with Warp integration
python enhanced_poe_server.py

# Production server (recommended)
python poe_server_phase2.py

# SSE mode for web clients
python run_sse_server.py [port]

环境变量引用

变量描述默认值必填
POE_API_KEY您的POE API密钥-✅
OPENAI_API_KEYOpenAI API密钥(用于SDK模式)-❌
DEBUG_MODE启用详细日志记录false❌
USE_CLAUDE_COMPATIBLE克劳德思维协议true❌
MAX_FILE_SIZE_MB最大文件上传大小10❌
SESSION_EXPIRY_MINUTES会话生存期60❌
RATE_LIMIT_RPM每分钟请求数限制500❌
MAX_RETRIES重试失败的尝试3❌
STREAM_BUFFER_SIZESSE缓冲区大小(KB)64❌
METRICS_ENABLED启用指标收集true❌
HEALTH_CHECK_INTERVAL健康检查间隔(秒)30❌

📊 监控和指标

健康检查端点

# Check server health programmatically
import requests
health = requests.get("http://localhost:8000/health")
print(health.json())
# Output: {"status": "healthy", "uptime": 3600, "active_sessions": 5}

指标端点

# Get performance metrics
metrics = requests.get("http://localhost:8000/metrics")
print(metrics.json())
# Output: {"total_requests": 1234, "error_rate": 0.02, "avg_latency_ms": 250}

🐛 故障排除

MCP服务器无法在Warp中启动

问题:服务器无法启动或在Warp MCP面板中显示为“错误”

解决方案:

  1. 验证Python路径: which python3 并更新配置
  2. 检查文件权限: chmod +x poe_server_phase2.py
  3. 手动测试: cd /path/to/server && python3 poe_server_phase2.py
  4. 检查日志:查找终端输出中的错误

身份验证错误

问题:“无效的API密钥”或“身份验证失败”

解决方案:

  1. 验证中的POE_API_KEY .env 文件
  2. 确保密钥已添加到Warp MCP配置环境中
  3. 测试密钥位于 poe.com/api_key

利率限制问题

问题:“超出速率限制”错误

解决方案:

  1. 增加 RATE_LIMIT_RPM 在配置中
  2. 启用请求排队(在第2阶段服务器中自动)
  3. 在客户端代码中实现指数回退

上下文不起作用

问题:POE看不到终端输出或上下文

解决方案:

  1. 使用 poe_server_phase2.py (非基本服务器)
  2. 确保启用了Warp上下文权限
  3. 更新到最新Warp版本

Linux特定问题

问题:权限被拒绝或找不到模块

解决方案:

# Fix permissions
chmod -R 755 /path/to/enhanced-poe-mcp
chown -R $USER:$USER /path/to/enhanced-poe-mcp

# Install missing Python packages
pip install -r requirements.txt

# Use virtual environment
source venv/bin/activate

🚀 远程部署指南(铁路)

为什么要远程主机?

  • 避免局部稳定性问题
  • 即使机器关闭,也始终可用
  • 集中配置管理
  • 更有利于团队协作

分步铁路部署

  1. 准备你的项目:
   cd enhanced-poe-mcp

   # Create Procfile for Railway
   echo 'web: python poe_server_phase2.py' > Procfile

   # Ensure requirements.txt is complete
   pip freeze > requirements.txt

   # Create runtime.txt for Python version
   echo "python-3.11.x" > runtime.txt

   # Commit changes
   git add .
   git commit -m "Add Railway deployment files"
   git push origin main
  1. 建立铁路:

- 注册地址: railway应用程序 (GitHub免费) - 点击 “新项目” → “从GitHub仓库部署” - 选择您的 enhanced-poe-mcp 仓库 - Railway将自动检测Python并开始部署

  1. 配置环境变量:

在铁路仪表板中,转到 变量 选项卡并添加:

   POE_API_KEY=your_poe_api_key_here
   PORT=8000
   DEBUG_MODE=false
   RATE_LIMIT_RPM=500
   PYTHONUNBUFFERED=1
  1. 获取您的服务器URL:

- 首选 设置 铁路选项卡 - 在...之下 领域,单击 “生成域” - 复制您的URL(例如。, https://your-app.up.railway.app)

  1. 使用远程URL配置Warp:
   {
     "enhanced-poe-mcp": {
       "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp/stream"
     }
   }
  1. 测试连接:
   # Test your remote server
   curl https://your-app.up.railway.app/health

   # Should return:
   # {"status": "healthy", "version": "2.0.0"}

监控您的远程服务器

  • 日志:在铁路仪表板中的“部署”下查看
  • 指标:检查 /metrics 端点
  • 健康:监视器 /health 端点
  • 用法:铁路在仪表板中显示资源消耗

🌗️ 建筑

┌─────────────────┐         ┌──────────────────────────┐
│  Warp Terminal  │ ◄──────►│   POE MCP Server         │
│                 │  MCP     ├──────────────────────────┤
│  - User Input   │  Proto   │ • Request Handler        │
│  - Context      │         │ • Rate Limiter           │
│  - Actions      │         │ • Session Manager        │
└─────────────────┘         │ • Warp Context Handler   │
                            │ • Streaming Engine       │
                            └───────────┬──────────────┘
                                       │
                            ┌───────────▼──────────────┐
                            │      POE API             │
                            │                          │
                            │ • Claude, GPT-4o         │
                            │ • Gemini, Perplexity     │
                            └──────────────────────────┘

🧪 测试

# Run all tests
python run_tests.py

# Run with verbose output
python run_tests.py --verbose

# Test specific components
python -m pytest tests/test_poe_server.py -v
python -m pytest tests/test_rate_limiter.py -v
python -m pytest tests/test_streaming.py -v

📚 API文档

MCP工具参考

工具说明参数
ask_poe基本POE查询prompt, model, session_id
ask_with_attachment使用文件查询prompt, model, file_path
ask_poe_with_warp_context上下文感知查询prompt, model, warp_context
stream_poe_to_warp流媒体响应prompt, model, stream=true
execute_warp_action运行终端命令action_type, content, validate
clear_session重置对话session_id
list_available_models获取型号列表-
health_check服务器运行状况-
get_metrics性能统计-

🤝 贡献

我们欢迎捐款!请看 贡献.md 作为指导方针。

开发设置

# Clone and setup development environment
git clone https://github.com/Anansitrading/enhanced-poe-mcp.git
cd enhanced-poe-mcp
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

# Run in development mode
DEBUG_MODE=true python poe_server_phase2.py

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

📞 支持

  • 问题:
  • 讨论:
  • 文档: 维基

______________________________________________________________________

备注:这个项目不隶属于Poe.com或Warp.dev。它是一个独立的集成工具。

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终端辅助Python本地部署多模型支持上下文感知实时流媒体终端自动化

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

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。
  • 需要自备会话凭据,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

  • 需要在运维云端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。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 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

Poe Proxy MCP Server 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。

Poe Proxy MCP Server 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。

Poe Proxy MCP Server 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。

Poe Proxy MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,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。

Poe Proxy MCP Server 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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