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MCP Server · AI代理

Vega MCP

VegaMCP是一个生产级的MCP服务器,提供自主AI代理群、持久语义记忆、浏览器自动化、多模型推理、安全网关等功能,适用于AI测试和自动化场景。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理TypeScript浏览器自动化

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
Pastarafian
提供方
Pastarafian

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

3

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Vega 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

🚀 VegaMCP v7.2

Full Spectrum Testing Edition — AI Agent Swarm Platform

Features • Quick Start • Configuration

______________________________________________________________________

VegaMCP 是一个生产级MCP(模型上下文协议)服务器,提供自主AI代理群、持久语义记忆、浏览器自动化、多模型推理、安全网关、代理图、零信任身份、A2A协议、Docker沙箱v5.0、AI第一测试套件(移动、web、API、桌面、可访问性、安全性、可视化)和78+工具,所有这些都可以通过任何兼容MCP的客户端访问。 *7.2版(Sovereign Intelligence)引入了生产级Claw Command Center、超快速SQLite聊天同步、本地向量语义记忆、LLM输出评估和6个统一Omni集群。*

📖 完整功能

阅读 功能.md 查看包括Docker Sandbox v5.0在内的所有17个统一V7功能集群的完整列表。

快速开始

先决条件

  • Node.js 20+
  • npm 9+

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/Pastarafian/VegaMCP.git
cd VegaMCP

# Install dependencies
npm install

# Copy environment config
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

# Build
npm run build

连接到VS代码(双子座/副驾驶)

创建 .vscode/mcp.json 在您的工作空间中:

{
  "servers": {
    "vegamcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/VegaMCP/build/index.js"],
      "cwd": "/path/to/VegaMCP"
    }
  }
}
注: API密钥可以在 env 一块 mcp.json 或在 .env 文件(dotenv 自动加载)。

配置

复制 .env.example 到 .env 并配置:

# At least one reasoning model key required
OPENROUTER_API_KEY=          # Supports ALL models via OpenRouter
DEEPSEEK_API_KEY=            # Direct DeepSeek API (R1 + Chat)
KIMI_API_KEY=                # Kimi K2.5 for coding

# Optional integrations
GITHUB_TOKEN=                # GitHub API (60→5000 req/hr)
TAVILY_API_KEY=              # AI-powered web search
SEARXNG_URL=                 # Self-hosted search fallback
SENTRY_AUTH_TOKEN=           # Error tracking
SENTRY_ORG=
SENTRY_PROJECT=

# Budget controls
TOKEN_DAILY_BUDGET_USD=5.00
TOKEN_HOURLY_BUDGET_USD=1.00

# Tool profiles
VEGAMCP_TOOL_PROFILE=full    # full | minimal | research | coding | ops

项目结构

VegaMCP/
├── src/
│   ├── index.ts                     # Server entry point + hub router
│   ├── mcp-extensions.ts            # Sampling, logging, progress, roots
│   ├── mcp-protocol/               # v6.0 / v7.0 protocol modules
│   ├── db/                          # SQLite + vector store
│   ├── swarm/                       # Agent swarm (10 agents)
│   ├── tools/                       # All tool implementations
│   ├── resources/                   # MCP resource providers
│   ├── prompts/                     # MCP prompt templates
│   └── security/                    # Rate limiter, validator, guard
├── .env.example                     # Environment template
├── package.json
└── tsconfig.json

许可证

麻省理工学院

______________________________________________________________________

Built with TypeScript • MCP SDK • sql.js • Playwright • DeepSeek • A2A Protocol

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代理TypeScript本地部署语义记忆浏览器自动化多模型推理安全网关

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。
  • 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

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Vega MCP

MCP World · 本页

0未说明未标注1 个2026-05-17
Everything Claude Code

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Server Everything (everything)

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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

Vega 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。

Vega 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。

Vega 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。

Vega 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。

Vega 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

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