MCP Agent TypeScript Port

MCP Agent TypeScript Port

MCP Agent 框架的 TypeScript 实现,提供构建具有高级工作流管理、日志记录和执行能力的情境感知代理的工具。

AI集成系统
访问服务器

README

MCP Agent TypeScript 端口

概述

MCP (模型上下文协议) Agent TypeScript 端口是 MCP Agent 系统的健壮且类型安全的实现。 它提供了一个灵活的框架,用于构建具有高级工作流管理、日志记录和执行功能的智能上下文感知代理。

这是 lastmile-ai 的原始 MCP Agent 框架 的 TypeScript 端口。

特性

  • 🚀 模块化架构

    • 完整的 TypeScript 实现
    • 灵活、可扩展的设计
    • 类型安全的接口
  • 📊 高级工作流管理

    • 基于步骤的工作流执行
    • 并发任务处理
    • 详细的上下文跟踪
  • 🔍 强大的日志系统

    • 可配置的日志级别
    • 上下文丰富的日志记录
    • 日志导出功能
  • 🧰 灵活的执行器

    • 任务队列
    • 超时处理
    • 并发任务管理
  • 🖥️ CLI 支持

    • 命令行界面
    • 轻松的代理管理

安装

npm install @waldzell/mcp-agent-ts

快速开始

创建一个工作流

import { BaseWorkflow } from '@waldzell/mcp-agent-ts';

class MyDataProcessingWorkflow extends BaseWorkflow {
  constructor() {
    super('my-workflow', 'Data Processing');

    this.addStep({
      id: 'extract',
      name: 'Data Extraction',
      execute: async (context) => {
        // Implement data extraction logic
        return { data: ['item1', 'item2'] };
      }
    });

    this.addStep({
      id: 'transform',
      name: 'Data Transformation',
      execute: async (context) => {
        // Implement data transformation logic
        return { transformedData: ['ITEM1', 'ITEM2'] };
      }
    });
  }
}

async function runWorkflow() {
  const workflow = new MyDataProcessingWorkflow();
  const results = await workflow.execute();
  console.log(results);
}

日志记录

import { debug, info, warn, error } from '@waldzell/mcp-agent-ts';

// Log with different levels
debug('Debugging information', { userId: 123 });
info('System started');
warn('Potential issue detected');
error('Critical error occurred');

CLI 用法

# 启动 MCP Agent
npx mcp-agent start

# 列出可用工具
npx mcp-agent list-tools

# 设置日志级别
npx mcp-agent log-level debug

执行器用法

import { BaseExecutor, Task } from '@waldzell/mcp-agent-ts';

const executor = new BaseExecutor({ 
  maxConcurrentTasks: 3,
  timeout: 60000 // 1-minute timeout
});

const task: Task = {
  id: 'example-task',
  name: 'Sample Task',
  execute: async () => {
    // Task implementation
    return 'Task completed';
  }
};

await executor.enqueueTask(task);

配置

MCP Agent 可以通过以下方式配置:

  • 环境变量
  • 配置文件
  • 编程配置

开发状态

🚧 早期开发阶段 🚧

这是一个早期阶段的端口,尚未完成所有功能。 欢迎贡献和反馈!

原始项目

原始 MCP Agent: lastmile-ai/mcp-agent

贡献

  1. Fork 仓库
  2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开一个 Pull Request

许可证

本项目遵循原始 MCP Agent 项目的许可证。

致谢

特别感谢原始 MCP Agent 开发人员创建了一个用于 AI 代理开发的创新框架。

推荐服务器

Playwright MCP Server

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。

官方
精选
TypeScript
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
mcp-server-qdrant

mcp-server-qdrant

这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。

官方
精选
AIO-MCP Server

AIO-MCP Server

🚀 集成了 AI 搜索、RAG 和多服务(GitLab/Jira/Confluence/YouTube)的一体化 MCP 服务器,旨在增强 AI 驱动的开发工作流程。来自 Folk。

精选
本地
https://github.com/Streen9/react-mcp

https://github.com/Streen9/react-mcp

react-mcp 与 Claude Desktop 集成,能够根据用户提示创建和修改 React 应用程序。

精选
本地
MCP Atlassian

MCP Atlassian

适用于 Atlassian Cloud 产品(Confluence 和 Jira)的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。此集成专为 Atlassian Cloud 实例设计,不支持 Atlassian Server 或 Data Center 部署。

精选
any-chat-completions-mcp

any-chat-completions-mcp

将 Claude 与任何 OpenAI SDK 兼容的聊天完成 API 集成 - OpenAI、Perplexity、Groq、xAI、PyroPrompts 等。

精选
MySQL MCP Server

MySQL MCP Server

允许人工智能助手通过受控界面列出表格、读取数据和执行 SQL 查询,从而使数据库探索和分析更安全、更有条理。

精选
browser-use MCP server

browser-use MCP server

一个由人工智能驱动的浏览器自动化服务器,它实现了模型上下文协议,从而能够使用自然语言控制网页浏览器,以执行诸如导航、表单填写和视觉交互等任务。

精选
mcp-codex-keeper

mcp-codex-keeper

作为开发知识的守护者,为 AI 助手提供精心策划的最新文档和最佳实践访问权限。

精选