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MCP Server · AI代理

Xai MCP

一个用于实现模型上下文协议(MCP)服务器的Xircuits组件库,提供创建、配置和运行MCP服务器的组件。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
LLM交互Python本地部署

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作者 / 组织
XpressAI
提供方
XpressAI
运行时
Python

工具数量

1

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

1

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Xai MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 1 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

AI代理

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

pip install -r requirements.txt

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 1 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

Xircuits MCP组件库

用于实现模型上下文协议(MCP)服务器的Xircuits组件库。该库提供的组件使使用Xircuits可视化编程界面创建、配置和运行MCP服务器变得容易。

什么是模型上下文协议(MCP)?

这 模型上下文协议(MCP) 允许您构建以安全、标准化的方式向LLM应用程序公开数据和功能的服务器。将其视为一个web API,但它是专门为LLM交互而设计的。MCP服务器可以:

  • 通过以下方式公开数据 资源 (将这些类似于GET端点;它们用于将信息加载到LLM的上下文中)
  • 通过以下方式提供功能 工具 (有点像POST端点;它们用于执行代码或产生副作用)
  • 通过以下方式定义交互模式 鼓励 (LLM交互的可重用模板)
  • 还有更多!

先决条件

  • Python 3.8或更高版本
  • 电路
  • MCP Python SDK

安装

要使用此组件库,请确保已安装Xircuits,然后只需运行:

xircuits install https://github.com/xpressai/xai-mcp

或者,您可以手动将目录/克隆或子模块存储库复制到您的工作Xircuits项目目录,然后使用以下命令安装软件包:

pip install -r requirements.txt

组件

此库提供了用于实现MCP服务器的组件,分为几类:

服务器设置组件

  • MCPCreateServer:使用指定名称和可选依赖项创建FastMCP服务器实例。
  • MCPRunServer:启动MCP服务器并保持其运行,直到中断。

启动节点组件

这些组件充当定义MCP服务器功能的入口点。可以将它们拖到画布上以实现对事件的响应:

  • MCPDefineTool (皇家蓝):为MCP服务器定义一个工具,允许LLM执行操作和计算。
  • MCP定义资源 (青柠绿):为MCP服务器定义一个资源,允许LLM通过URI模式访问数据。
  • MCPDefinePrompt (Dark Orchid):为MCP服务器定义一个提示模板,为LLM提供可重用的交互模式。
  • MCPServerOnStart (深橙色):定义MCP服务器启动时要执行的代码。
  • MCPServerOn关机 (Firebrick):定义MCP服务器关闭时要执行的代码。

结果设置组件

这些组件在开始节点的主体中用于设置工具、资源或提示执行的结果:

  • MCPSet工具结果 (皇家蓝):设置工具执行的结果。
  • MCPSetResourceResult (青柠绿):设置资源执行的结果。
  • MCPSetPromptResult (Dark Orchid):设置提示执行的结果。

实用程序组件

  • MCPCreateImage:创建用于MCP工具和资源的Image对象。
  • MCPGetArgument:从args字典获取参数。
  • MCP报告进度:报告长时间运行的操作的进度。
  • MCPReadResource:从MCP服务器读取资源。
  • MCPCreateusermessage:创建用于提示的用户消息。
  • MCPCreateAssistant消息:创建用于提示的助手消息。
  • MCPCreateMessageList:创建用于提示的消息列表。

用法示例

以下是一个如何使用此组件库创建MCP服务器的示例:

  1. 创建新的Xircuits工作流
  2. 添加一个 MCPCreateServer 创建服务器实例的组件
  3. 添加 MCPDefineTool, MCP定义资源,以及 MCPDefinePrompt 启动节点以定义服务器的功能
  4. 对于每个启动节点,连接组件以实现工具、资源或提示的逻辑
  5. 使用 MCPSet工具结果, MCPSetResourceResult,或 MCPSetPromptResult 设定结果
  6. (可选)添加 MCPServerOnStart 和 MCPServerOn关机 启动节点以定义服务器生命周期行为
  7. 添加一个 MCPRunServer 启动服务器的组件

示例:创建计算器工具

  1. 拖动 MCPDefineTool 在画布上启动节点
  2. 将其名称设置为“add”,将描述设置为“添加两个数字”
  3. 连接 MCPGetArgument 组件以获取“a”参数
  4. 连接另一个 MCPGetArgument 获取“b”参数的组件
  5. 连接一个将两个数字相加的组件
  6. 连接 MCPSet工具结果 设置结果的组件

示例:服务器生命周期管理

  1. 拖动 MCPServerOnStart 在画布上启动节点
  2. 连接组件以初始化资源、加载数据或执行其他启动任务
  3. 拖动 MCPServerOn关机 在画布上启动节点
  4. 连接组件以清理资源、保存数据或执行其他关机任务

文档

许可证

Apache许可证2.0

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

MCP服务器Python本地部署LLM交互可视化编程模型上下文协议组件库

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 1 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。
  • 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。
  • 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

Xai MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,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。

Xai MCP 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。

Xai 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。

Xai 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。

Xai 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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