Auth0 MCP Server
An MCP server that provides tools to read and modify Auth0 configurations via the Auth0 Management API v2, including write instruments for creation and updates but no deletion.
README
День 17 — Первый инструмент MCP: write-инструменты + отдельный инстанс сервера
Развитие дня 16. Локальный MCP-сервер вокруг Auth0 Management API v2 (инструменты по категориям доков https://auth0.com/docs/api/management/v2).
Новое в дне 17:
- Сервер — ОТДЕЛЬНЫЙ инстанс на локальном порту (HTTP); агент подключается к нему по URL, а не поднимает сам (раньше — stdio-подпроцесс).
- Write-инструменты: помимо чтения (GET) добавлены инструменты, которые меняют
конфигурацию —
*_create(POST),*_update(PATCH/PUT),auth0_roles_add_permissions(назначение permissions). - Удаления НЕТ: инструментов
deleteв каталоге не существует. Снести конфигурацию нельзя — страховка на трёх уровнях:assertв каталоге,Auth0Clientзапрещает метод DELETE, серверcall_toolотклоняет DELETE.
Сервер подключается и к Claude Code (.mcp.json), и к агенту (мост
mcp_bridge по URL).
Что внутри
| Файл | Роль |
|---|---|
server.py |
MCP-сервер (stdio + --http). call_tool: GET — чтение, POST/PATCH/PUT — изменение; DELETE отклоняется. |
client.py |
MCP-клиент: список инструментов + живой вызов (--call, --body для write); транспорты stdio/--http. |
categories.py |
Каталог: 64 read + 34 write инструмента, 0 delete (assert). Источник списка. |
auth0_client.py |
Транспорт к Auth0: M2M-токен + request(method,…) (GET/POST/PATCH/PUT, DELETE запрещён). |
config.py |
Учётные данные из .env или auth0.settings. |
mcp_tools.py |
Мост MCP → агент (async): stdio или HTTP по URL; tools в формате DeepSeek + вызов. |
mcp_bridge.py |
Синхронная обёртка (фоновый loop, чистый teardown). SyncAuth0MCP(url=…) — подключение к инстансу. |
.mcp.json |
Регистрация сервера в Claude Code. |
agent.py / web.py / … |
Агент (Auth0 FSM) с инструментами MCP; промпт различает read/write, запрещает выдумывать и «удалять». |
day17.py |
CLI-демо дня: агент подключается к отдельному инстансу и вызывает write-инструмент (создаёт роль). |
Объём инструментов (День 17)
37 категорий → 98 инструментов: 64 чтение (GET) + 34 изменение (POST/PATCH/PUT) +
0 удаление. Имя: auth0_<категория>_<операция>.
Write-инструменты (создают/меняют конфигурацию, НЕ удаляют):
*_create(POST):auth0_clients_create,auth0_connections_create,auth0_resource_servers_create,auth0_roles_create,auth0_organizations_create,auth0_users_create,auth0_actions_create,auth0_client_grants_create,auth0_log_streams_create,auth0_custom_domains_create,auth0_network_acls_create,auth0_self_service_profiles_create;*_update(PATCH): те же ресурсы + синглтоныauth0_tenants_update,auth0_branding_update,auth0_prompts_update,auth0_emails_update,auth0_email_templates_update,auth0_attack_protection_update_*(3);auth0_roles_add_permissions(POST — добавляет permissions),auth0_guardian_update_factor(PUT — включает MFA-фактор).
Тело write-инструмента — JSON-объект body с полями Auth0 (additionalProperties,
ключевые поля подсказаны в описании инструмента).
Запуск дня 17 (отдельный инстанс сервера + агент по порту)
# ТЕРМИНАЛ 1 — отдельный инстанс MCP-сервера на локальном порту:
python3 server.py --http # http://127.0.0.1:8765/mcp
# ТЕРМИНАЛ 2 — агент подключается к нему и вызывает write-инструмент (создаёт роль):
python3 day17.py # РЕЗУЛЬТАТ дня
day17.py идемпотентен: агент сначала проверяет роль auth0_roles_list, и если её
нет — создаёт auth0_roles_create, затем читает обратно и сообщает id.
Проверить write напрямую клиентом (без агента):
python3 client.py --http --call auth0_roles_create \
--body '{"name":"demo-role","description":"создано MCP write-инструментом"}'
python3 client.py --http --call auth0_roles_update --arg id=rol_XXX \
--body '{"description":"обновлено через PATCH"}'
Веб с подключением к отдельному инстансу (под ответом видно ✏️ write-вызовы, в панели «🔌 Auth0 MCP» — счётчик 📖64 / ✏️34 / 🗑0):
AUTH0_MCP_URL=http://127.0.0.1:8765/mcp DEEPSEEK_DB=day17.db uvicorn web:app --reload
⚠️ Write-инструменты меняют РЕАЛЬНЫЙ тенант. Удаления нет — созданное останется; убирайте вручную в Auth0 Dashboard.
Свободный режим (без этапов и/или без инвариантов)
Два независимых переключателя на сессию (в веб-UI — кнопки «🧭 Этапы» и «⛔ Инварианты», хранятся в БД):
- 🧭 Этапы ВЫКЛ — машина этапов/оркестратор отключены: запрос пользователя идёт НАПРЯМУЮ агенту (обычный чат). MCP-инструменты Auth0 остаются доступны.
- ⛔ Инварианты ВЫКЛ — блок инвариантов безопасности не подмешивается и валидатор ответов не запускается.
Оба ВЫКЛ = «просто запросы от пользователя к агенту». Переключатели независимы: можно оставить инварианты, но убрать этапы, и наоборот. По умолчанию оба ВКЛ.
API: POST /session/{id}/stages/{on|off}, POST /session/{id}/invariants/{on|off}.
В коде агента: agent.set_stages(False), agent.set_invariants(False).
Установка
pip install -r requirements.txt # mcp, httpx, python-dotenv
cp .env.example .env # впишите данные Auth0 M2M-приложения
.env (или файл auth0.settings рядом с проектом):
AUTH0_DOMAIN=dev-xxxx.us.auth0.com
AUTH0_CLIENT_ID=...
AUTH0_CLIENT_SECRET=...
M2M-приложение в Auth0 должно быть авторизовано для «Auth0 Management API»
(audience https://<domain>/api/v2/) с нужными read-scope (read:users,
read:clients, …). Секреты в репозиторий не попадают (.env, auth0.settings
в .gitignore).
Где работает сервер, где клиент, как видеть логи
Есть ДВА транспорта — выбирайте по задаче:
1. stdio (по умолчанию; так работают Claude Code и наш агент)
Сервер не висит постоянно — клиент (или Claude Code, или агент) запускает
server.py как дочерний подпроцесс и общается с ним через stdin/stdout. Логи
сервера идут в его stderr. Чтобы видеть их отдельно — перенаправьте в файл и
смотрите tail -f во втором терминале:
# терминал 1 — «логи сервера» (вызовы инструментов + запросы к Auth0):
touch mcp_server.log && tail -f mcp_server.log
# терминал 2 — клиент; его собственные логи показывает флаг -v:
AUTH0_MCP_LOG=mcp_server.log python3 client.py -v --call auth0_clients_list --arg per_page=2
[client] — что делает клиент (initialize → list_tools → call_tool);
[mcp] / [auth0] — что делает сервер (◀ вызов инструмента → POST /oauth/token →
GET …/clients → HTTP 200 → ▶ результат).
2. HTTP (сервер — ОТДЕЛЬНЫЙ постоянный процесс в своём терминале)
Самый наглядный режим: сервер и клиент — два независимых процесса.
# ТЕРМИНАЛ 1 — СЕРВЕР (логи API видно прямо в консоли):
python3 server.py --http # слушает http://127.0.0.1:8765/mcp
# ТЕРМИНАЛ 2 — КЛИЕНТ (подключается к запущенному серверу):
python3 client.py --http -v --call auth0_clients_list --arg per_page=2
В терминале 1 на каждый вызов видно цепочку:
◀ ВЫЗОВ ИНСТРУМЕНТА auth0_clients_list args={'per_page': 2}
→ POST /oauth/token (client_credentials, audience=…/api/v2/)
← токен получен, действует ~86400s
→ GET …/api/v2/clients [per_page=2]
← HTTP 200 (136 байт) — список из 2 элементов
▶ РЕЗУЛЬТАТ auth0_clients_list: 179 символов JSON отдано клиенту
Claude Code и агент (
mcp_bridge) используют именно stdio — это стандарт для локальных MCP. HTTP-режим удобен, чтобы «вживую» наблюдать, как клиент дёргает сервер, а сервер — Auth0 API.
Проверка (РЕЗУЛЬТАТ дня)
1. Соединение + список инструментов (учётные данные не требуются — сервер не берёт токен, чтобы перечислить инструменты):
python3 client.py
Ожидается: ✅ MCP-соединение установлено и 🧰 Инструментов получено: 64,
сгруппированных по категориям.
2. Живой вызов инструмента (нужны учётные данные Auth0):
python3 client.py --call auth0_clients_list --arg per_page=2 --arg fields=name,app_type
python3 client.py --call auth0_tenants_settings
3. Каталог без MCP/сети (быстрый офлайн-просмотр):
python3 categories.py
4. Что получит агент (инструменты в формате DeepSeek tools):
python3 mcp_tools.py
Подключение к Claude Code
Сервер зарегистрирован в .mcp.json. Claude Code обнаруживает его автоматически и
запрашивает подтверждение (⏸ Pending approval). Проверка/одобрение:
claude mcp list # покажет: auth0: … (статус)
После одобрения инструменты auth0_* доступны прямо в Claude Code.
Подключение к агенту (стиль дня 15) — ВСТРОЕНО
Агент дня 15 (Auth0 FSM, оркестратор + команда под-агентов) теперь сам пользуется
инструментами Auth0 через MCP. Точка интеграции — единственный вызов модели в
Agent._run_stage: добавлен tool-calling цикл (Agent._chat_stage). Пока модель
просит вызвать инструмент — агент исполняет его через MCP-мост, кладёт результат в
диалог и спрашивает снова (до 4 раз), затем выдаёт финальный ответ по фактам.
mcp_bridge.SyncAuth0MCP— синхронный мост (фоновый event loop + одна MCP-сессия), чтобы синхронный агент мог звать async MCP без переписывания на async.llm_client.chat(..., tools=...)— добавлена поддержка function-calling: модель может вернутьtool_calls, клиент возвращает их вChatResult.- Инструменты передаются только на не-training этапах; они read-only, поэтому безопасны и согласуются с инвариантами дня 14.
Запуск с агентом:
python3 day16.py # CLI: агент отвечает по реальному тенанту через MCP
DEEPSEEK_DB=day16.db uvicorn web:app --reload # веб: под ответом видно 🔧 вызовы Auth0 MCP
В вебе агент создаётся с общим мостом (web._mcp); если учётных данных Auth0 нет —
мост не поднимается, и агент работает как раньше, без инструментов.
Низкоуровневый async-доступ (тот же сервер, для своих сценариев):
async with Auth0MCP() as mcp:
tools = await mcp.deepseek_tools() # спецификации tools для модели
text = await mcp.call(name, arguments) # выполнить tool_call от модели
Архитектура (слои)
client.py / Claude Code / агент ──MCP(stdio)──▶ server.py
│ categories.py (каталог)
▼
auth0_client.py ──HTTPS──▶ Auth0 Management API v2
▲
config.py (.env / auth0.settings)
server.py ничего не знает про конкретные эндпоинты — он разворачивает каталог
categories.py в инструменты и проксирует GET через auth0_client.py. Чтобы
добавить категорию/операцию — правим только categories.py.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。