模型上下文协议服务器

一个为复杂、代理式AI工作流设计的生产就绪模型上下文协议服务器，具备安全默认设置、代理能力和模块化架构。

by brendon92
Python
本地部署
更新于 2025.12.16

在 GitHub 查看 brendon92/agent-mcp-server

使用说明

代理MCP服务器

为复杂的代理AI工作流设计的生产就绪模型上下文协议服务器。

特性

缺省巩固安全：强制基于环境的身份验证、输入净化和沙盒代码执行。
代理能力：支持“推理”功能，如循环中的人类(ask_human)以及响应式文件系统通知。
可观测性：具有跟踪ID和速率限制的结构化JSON日志记录。
检查 logs/backend_server.log：您应该看到JSON日志行。
模块化架构：可插拔执行器（Docker/Local）和清晰的工具分离。

用法

先决条件

Docker（建议用于沙盒）
Python 3.11+
MCP客户端（例如。， forgery-ai-agent 或克劳德桌面）

快速入门（Docker）

创建 .env 文件：
```
MCP_AUTH_TOKEN=your-secure-token-here
```
使用Docker Compose运行：
```
docker-compose up backend
```
将代理连接到stdio或SSE端点（取决于部署）。

配置

配置通过环境变量（Pydantic验证）进行管理。

变量	描述	默认值
`MCP_AUTH_TOKEN`	必需.身份验证的秘密令牌。	-
`MCP_SANDBOX_ENABLED`	启用基于Docker的隔离。	`True`
`MCP_WORKSPACE_DIR`	文件操作的根目录。	`./test_workspace`

建筑

看设计.md 查看详细的图表和决策日志。

安全

沙箱：默认情况下，代码执行在隔离的Docker容器中运行。
路径穿越预防：所有文件操作都被存储到工作区。

发展

运行一致性测试：

pytest tests/conformance

看 TASKS.md 路线图。