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MCP Server · 运维云端

tigergpt (Sbley)

TigerGPT是一款基于Web的AI聊天机器人应用,支持多种语言学习模型(LLMs)和模型控制协议(MCP)服务器,提供用户友好的界面与AI模型交互并配置系统。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python云端部署Docker

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作者 / 组织
sbley
提供方
sbley
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

tigergpt (Sbley) 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,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -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

🐯 TigerGPT

TigerGPT是一个基于网络的人工智能聊天机器人应用程序,支持多个LLM(语言学习模型)和MCP(模型控制协议)服务器。它提供了一个用户友好的界面,用于与人工智能模型交互和配置系统的各个方面。

特性

  • 与AI语言模型(OpenAI或Azure OpenAI)聊天
  • 支持MCP服务器以扩展AI功能
  • 基于流媒体的UI,便于交互
  • FastAPI后端提供强大的API支持
  • 可配置的LLM设置
  • 会话管理

需求

  • Python 3.12或更高版本
  • 所需的Python库(列在 需求.txt)
  • 访问OpenAI或Azure OpenAI服务

安装

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/yourusername/tigergpt.git
   cd tigergpt
  1. 创建虚拟环境:
   python -m venv .venv
  1. 激活虚拟环境:

- 窗户:

     .venv\Scripts\activate

- Linux/Mac:

     source .venv/bin/activate
  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境变量(可选):
   # For Azure OpenAI
   set AZURE_OPENAI_API_KEY=your_api_key
   set AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-endpoint.openai.azure.com
   set AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-09-01-preview
   set AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=your-deployment-name

运行应用程序

后端API服务器

运行FastAPI后端服务器:

python main.py

后端将于启动http://localhost:8000.您可以访问API文档:http://localhost:8000/docs.

流线型UI

在单独的终端中,运行Streamlit UI:

cd ui
streamlit run streamlit_app.py

用户界面将在http://localhost:8501.

使用TigerGPT

聊天界面

  1. 导航到Streamlit UIhttp://localhost:8501
  2. 使用“聊天”选项卡与AI交互
  3. 在输入框中键入您的信息,然后按Enter键
  4. 在聊天窗口中查看AI的响应

配置LLM设置

  1. 转到UI中的“LLM配置”选项卡
  2. 选择提供商(OpenAI或Azure)

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聊天机器人Python本地部署语言学习模型模型控制协议StreamlitUIFastAPI后端

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。
  • 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。
  • 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

tigergpt (Sbley) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -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。

tigergpt (Sbley) 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。

tigergpt (Sbley) 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。

tigergpt (Sbley) 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。

tigergpt (Sbley) 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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