VegaMCP

VegaMCP

A production-grade MCP server providing an autonomous AI agent swarm, persistent semantic memory, browser automation, multi-model reasoning, and 78+ tools for AI-first testing and development.

Category
访问服务器

README

<p align="center"> <h1 align="center">🚀 VegaMCP v7.2</h1> <p align="center"> <strong>Full Spectrum Testing Edition — AI Agent Swarm Platform</strong> </p> <p align="center"> <a href="FEATURES.md">Features</a> • <a href="#quick-start">Quick Start</a> • <a href="#configuration">Configuration</a> </p> </p>


VegaMCP is a production-grade MCP (Model Context Protocol) server providing an autonomous AI agent swarm, persistent semantic memory, browser automation, multi-model reasoning, security gateway, agent graphs, zero-trust identity, A2A protocol, Docker sandbox v5.0, AI-first testing suite (mobile, web, API, desktop, accessibility, security, visual), and 78+ tools — all accessible via any MCP-compatible client.

Version 7.2 (Sovereign Intelligence) introduces the production Claw Command Center, ultra-fast SQLite chat syncing, local vector Semantic Memory, LLM Output Evaluation, and 6 Unified Omni-Clusters.

📖 Complete Features

Read FEATURES.md for a comprehensive list of all 17 unified V7 capability clusters including Docker Sandbox v5.0.

Quick Start

Prerequisites

  • Node.js 20+
  • npm 9+

Installation

# 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

Connect to VS Code (Gemini / Copilot)

Create .vscode/mcp.json in your workspace:

{
  "servers": {
    "REDACTED": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/VegaMCP/build/index.js"],
      "cwd": "/path/to/VegaMCP"
    }
  }
}

Note: API keys can be set in the env block of mcp.json or in the .env file (dotenv is loaded automatically).

Configuration

Copy .env.example to .env and configure:

# 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

Project Structure

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

License

MIT


<p align="center"> Built with TypeScript • MCP SDK • sql.js • Playwright • DeepSeek • A2A Protocol </p>

推荐服务器

Baidu Map

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。

官方
精选
JavaScript
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
Magic Component Platform (MCP)

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。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

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。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

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。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

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。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
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
Exa MCP Server

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。

官方
精选