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MCP Server · AI代理

Vertex AI

一个利用Claude AI和模型上下文协议(MCP)来自动化机械制造业供应链监控的智能库存管理系统。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6tsx
TypeScriptClaudeAI代理

快速开始

作者 / 组织
SukhuChiku
提供方
SukhuChiku
运行时
Node.js

工具数量

6

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

Vertex AI 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 6 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 API Key。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx tsx test-tools.ts

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 Node.js,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 6 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

vertexAI-供应链风险代理

一个使用Claude AI和模型上下文协议(MCP)的智能库存管理系统,用于自动化机械制造的供应链监控。

特性

  • 🤖 人工智能聊天界面 -库存数据的自然语言查询
  • 📊 实时监控 -低库存商品的自动警报
  • 💬 持久内存 -跨会话的上下文感知对话
  • ⚡ MCP集成 -基于工具的数据库和API安全访问

技术栈

  • 后端:Node.js、TypeScript、Express
  • 前端:React、Vite
  • 数据库:PostgreSQL
  • 人工智能:Claude API(Anthropic),模型上下文协议
  • 基础设施:Docker

建筑

┌─────────────────┐
│    Web UI       │  React + Vite
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  Agent Service  │  Express + Claude API
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  MCP Server     │  Inventory Tools
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│   PostgreSQL    │  Inventory + Agent DBs
└─────────────────┘

先决条件

安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/SukhuChiku/vertexAI
cd vertex

2.安装依赖项

# Install dependencies for all services
cd mcp-server && npm install
cd ../agent-service && npm install
cd ../web-ui && npm install
cd ..

3.设置环境变量

# Copy example env files
cp mcp-server/.env.example mcp-server/.env
cp agent-service/.env.example agent-service/.env
cp web-ui/.env.example web-ui/.env

# Edit the .env files and add your credentials
# IMPORTANT: Add your Anthropic API key in agent-service/.env

所需的环境变量:

  • ANTHROPIC_API_KEY -从 拟人控制台
  • DB_PASSWORD -PostgreSQL密码(默认值: your_vertex_password)

4.启动PostgreSQL

docker-compose up -d

等待PostgreSQL初始化10秒。

5.运行数据库迁移

# Inventory database
cd mcp-server
npm run migrate
npm run seed

# Agent database
cd ../agent-service
npm run migrate

6.启动服务

打开3个终端窗口:

1号航站楼-代理服务:

cd agent-service
npm run dev

终端2-Web用户界面:

cd web-ui
npm run dev

终端3-验证一切是否正在运行:

# Check database
docker exec -it vertex-postgres psql -U vertex -d vertex_inventory -c "SELECT COUNT(*) FROM parts;"

# Should show: 16 parts

7.访问应用程序

打开浏览器: http://localhost:3000

试着问:

  • “目前哪些零件库存不足?”
  • “告诉我关于JIG-001部分的情况”
  • “给我看看所有钢制部件”

项目结构

vertex/
├── mcp-server/          # MCP Server for inventory tools
│   ├── src/
│   │   ├── tools/       # MCP tool implementations
│   │   ├── db/          # Database client and migrations
│   │   └── index.ts     # MCP server entry point
│   └── package.json
│
├── agent-service/       # Main AI agent backend
│   ├── src/
│   │   ├── routes/      # Express routes (chat, alerts)
│   │   ├── services/    # Agent orchestration, memory
│   │   ├── mcp/         # MCP client
│   │   └── index.ts     # Express server
│   └── package.json
│
├── web-ui/              # React frontend
│   ├── src/
│   │   ├── components/  # Chat, Alerts, Dashboard
│   │   ├── api/         # API client
│   │   └── App.tsx      # Main app component
│   └── package.json
│
└── docker-compose.yml   # PostgreSQL setup

可用的MCP工具

该系统包括6个库存管理工具:

  1. get_inventory_levels -获取当前库存水平
  2. get_part_details -获取详细的零件信息
  3. 搜索零件 -按描述或编号搜索零件
  4. get_low-stock_items -查找低于再订购点的零件
  5. get_sumption_history -分析使用趋势
  6. update_reorder_point -修改重新排序阈值

发展

为生产而建

# Build MCP server
cd mcp-server && npm run build

# Build agent service
cd ../agent-service && npm run build

# Build web UI
cd ../web-ui && npm run build

数据库管理

# View tables
docker exec -it vertex-postgres psql -U vertex -d vertex_inventory -c "\dt"

# Reset database
docker-compose down -v
docker-compose up -d
cd mcp-server && npm run migrate && npm run seed

故障排除

端口5432已在使用中

如果你有另一个PostgreSQL正在运行:

# Check what's using port 5432
lsof -i :5432

# Stop local PostgreSQL (if using Homebrew)
brew services stop postgresql

# Or kill the process
kill 

MCP工具不工作

# Verify MCP server can connect to database
cd mcp-server
npx tsx test-tools.ts

代理服务启动失败

检查:

  1. PostgreSQL正在运行: docker ps | grep postgres
  2. .env 文件存在于 agent-service/
  3. ANTHROPIC_API_KEY 设置正确
  4. 没有其他服务正在使用端口4000

安全说明

⚠️ 用于生产用途:

默认数据库密码(your_vertex_password)只适合当地发展。

对于生产部署:

  1. 在PostgreSQL中更改数据库密码
  2. 集 DB_PASSWORD 在你的 .env 文件
  3. 永远不要将PostgreSQL端口5432暴露在互联网上
  4. 使用强大、唯一的密码

未来的增强功能

  • \[\]添加供应商MCP服务器进行供应商管理
  • \[\]实施RAG进行历史模式分析
  • \[\]添加多代理编排(LangGraph/CrewAI)
  • \[\]关键警报的电子邮件/Slack通知
  • \[\]采购订单生成和审批工作流程
  • \[\]用于多模型支护的AWS基岩集成

贡献

欢迎拉取请求!对于重大更改,请先打开一个问题来讨论您想要更改的内容。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

供应链管理TypeScript本地部署库存监控AI聊天接口实时警报MCP集成

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

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 6 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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,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。
  • 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API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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MCP.so

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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

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

Vertex AI 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx tsx test-tools.ts,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Vertex AI 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Vertex 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。

Vertex AI 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,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。

Vertex AI 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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