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MCP Server · AI代理

relevance MCP

一个兼容Smithery的MCP服务器,将Relevance AI工具暴露给MCP客户端使用。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
TypeScriptAI工具集成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
ctaylor86
提供方
ctaylor86

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

relevance MCP 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;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

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

相关性MCP服务器

A. Smithery(此处可能指与“Smith”相关的某种工艺或制造领域,但直接翻译无对应中文词汇,若作为专有名词或特定概念,需根据上下文确定具体含义,以下为一种可能的翻译):史密斯工艺/史密斯制造(或根据具体语境调整为更贴切的表述)兼容MCP(模型上下文协议)的服务器,该服务器提供 相关性人工智能(或译为:关联人工智能) 为MCP客户端提供工具。

概述

此服务器允许您通过任何兼容MCP的客户端使用您的Relevance AI工具。只需配置您的Relevance AI凭据以及您希望公开使用的工具ID,服务器将动态地将它们注册为MCP工具。

特性/功能

  • 动态工具注册根据配置自动获取并注册Relevance AI工具
  • 类型安全配置使用Zod模式进行强大的配置验证
  • 异步工具执行处理Relevance AI的异步作业执行模式
  • 错误处理针对API故障和超时的全面错误处理
  • 单元测试包含基于Jest的配置和服务器逻辑单元测试

先决条件

- API密钥 - 地区(例如,“us”表示美国,“au”表示澳大利亚) - 项目UUID - 您希望公开的工具ID

入门指南

安装

npm install

配置

服务器需要以下配置参数:

  • API密钥你的Relevance AI API密钥(在“账户”>“集成”>“Relevance API密钥”中找到)
  • 地区您的Relevance AI区域(例如,“us”表示美国,“au”表示澳大利亚)
  • 项目您的Relevance AI项目唯一标识符(UUID)
  • 工具ID作为MCP工具暴露的相关AI工具ID数组

发展

使用Smithery以开发模式运行服务器:

npm run dev

这将启动服务器,并使其通过Smithery Playground可用。

测试

运行单元测试:

npm test

建筑

为生产环境构建服务器:

npm run build

部署

部署到Smithery

  1. 创建一个GitHub仓库并推送你的代码:
git remote add origin https://github.com/YOUR_USERNAME/relevance_mcp.git
git push -u origin main
  1. 首选 “Smithery”可以翻译为“铁匠铺”或“锻造工坊”。这个词汇源自英语,其中“Smith”通常指的是铁匠或锻造工匠,而“ery”则表示一个地方或场所,因此“Smithery”整体上指的是进行铁匠工作或锻造活动的地方 并点击“部署”
  2. 连接您的GitHub仓库
  3. 在部署设置中配置您的Relevance AI凭据

它是如何运作的

  1. 配置服务器从配置中读取您的Relevance AI凭据和工具ID
  2. 工具发现启动时,它会从Relevance AI API获取每个已配置工具的元数据
  3. 模式映射它将Relevance AI的参数模式转换为MCP兼容的Zod模式
  4. 工具注册每个Relevance AI工具都被注册为MCP工具
  5. 执行当调用一个工具时:

- 服务器使用提供的参数触发Relevance AI工具 - 它会轮询作业状态,直到作业完成(最长60秒) - 输出以MCP格式返回

API 参考文档

Relevance AI 客户端

这个 RelevanceClient 该类处理与Relevance AI API的所有交互:

  • listTools()列出项目中所有可用的工具
  • retrieveTool(toolId)检索特定工具的元数据
  • executeTool(toolId, params)触发工具的异步执行
  • getJobStatus(toolId, jobId)检查作业的状态
  • waitForJobCompletion(toolId, jobId, timeout)等待作业完成

建筑学

src/
├── index.ts              # Main MCP server implementation
├── relevance-client.ts   # Relevance AI API client
test/
├── config.test.ts        # Configuration schema tests
├── server.test.ts        # Server logic tests

故障排除

未找到工具

确保工具ID存在于您的Relevance AI项目中,并且可以使用您的API密钥访问。

认证错误

请验证您的API密钥、区域和项目UUID是否正确。您可以在Relevance AI帐户的“帐户”>“集成”下找到这些信息。

超时错误

默认超时时间为60秒。如果您的工具执行时间更长,您可能需要修改超时设置 relevance-client.ts。

贡献;做出贡献

欢迎贡献!请随时提交拉取请求。

许可证

ISC(Internet Service Provider,互联网服务提供商)

资源

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工具集成TypeScript本地部署MCP协议动态工具注册异步执行配置验证

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。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 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。

同类对比

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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

relevance MCP 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。

relevance MCP 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。

relevance MCP 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。

relevance MCP 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。

relevance MCP 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

来源标签

AI工具集成TypeScript本地部署MCP协议动态工具注册异步执行配置验证

来源分类路径

AI工具集成

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