AI导哈

HTTP传输MCP服务器

一款专为Railway云平台优化的MCP服务器，通过流式HTTP连接AI客户端与Letta.ai的有状态代理，实现无缝云部署。

  • by SNYCFIRE-CORE
  • Python
  • 本地部署
  • 6 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 SNYCFIRE-CORE/letta-mcp-server-railway

使用说明

🚂 Letta MCP服务器铁路版

Letta MCP服务器的云优化HTTP传输版本-在30秒内部署到铁路。

通用MCP服务器通过流式HTTP将任何AI客户端连接到Letta.AI强大的有状态代理，以实现无缝的云部署。

🚀 快速部署到铁路

先决条件

  • Letta API密钥 从 api.letta.com （免费版可用）
  • 铁路账户 （免费套餐包括500小时/月）

一键部署

  1. 单击上面的部署按钮
  2. 连接您的GitHub帐户 铁路
  3. 添加环境变量: LETTA_API_KEY=your_letta_api_key_here
  4. 部署 -您的MCP服务器将在2分钟内上线！

您的MCP服务器URL

https://your-app-name.up.railway.app/mcp

⚡ 与AI客户端集成

克劳德桌面（ADE集成）

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "letta-railway": {
      "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "timeout": 300,
      "headers": {
        "User-Agent": "Claude-Desktop-MCP/1.0"
      }
    }
  }
}

MCP检验员测试

使用MCP检查器测试您的部署：

npx @modelcontextprotocol/inspector https://your-app.up.railway.app/mcp

GitHub副本和VS代码

{
  "mcp.servers": {
    "letta-railway": {
      "transport": "streamable_http",
      "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

其他MCP客户端

  • 光标：将服务器添加到MCP配置
  • 回复：使用MCP兼容的端点配置
  • 源代码图科迪：通过OpenCtx桥进行配置
  • 任何MCP客户端：使用流式HTTP传输

🔧 配置

环境变量

变量 必填 默认 描述
LETTA_API_KEY ✅ 是 - 来自API.Letta.com的Letta API密钥
LETTA_BASE_URL 没有 https://api.letta.com Letta API端点（用于自托管）
PORT 没有 8000 铁路自动分配此
LETTA_TIMEOUT 没有 60 请求超时（秒）
LETTA_MAX_RETRIES 没有 3 失败请求的最大重试次数

Letta云设置

  1. 注册：在以下位置创建帐户 letta.com
  2. 获取API密钥：参观 api.letta.com → 设置→ API密钥
  3. 创建代理：使用web界面创建您的第一个代理
  4. 测试连接：使用 letta_health_check 验证工具

🛠️ 可用工具（20+Letta函数）

🤖 代理管理

  • letta_list_agents -列出所有具有分页和筛选功能的代理
  • letta_create_agent -使用内存块和工具创建新代理
  • letta_get_agent -获取详细的代理信息
  • letta_update_agent -更新代理配置（名称、描述、型号）
  • letta_delete_agent -确认后安全删除代理

💬 交谈

  • letta_send_message -向支持流媒体的代理发送消息
  • letta_get_conversation_history -通过分页检索聊天记录
  • letta_export_conversation -导出对话（markdown、JSON、文本）

🧠 内存管理

  • letta_get_memory -查看代理的所有内存块
  • letta_update_memory -更新内存块（人、角色、自定义）
  • letta_create_memory_block -创建自定义内存块
  • letta_search_memory -搜索代理对话记忆

🔧 工具管理

  • letta_list_tools -列出所有可用的过滤工具
  • letta_get_agent_tools -查看附加到特定代理的工具
  • letta_attach_tool -向代理添加工具
  • letta_detach_tool -从代理中删除工具

📊 监测与健康

  • letta_health_check -验证API连接和服务状态
  • letta_get_usage_stats -获取使用统计数据和分析

🏗️ 技术架构

铁路优化功能

  • 可流式HTTP传输：针对云部署与stdio进行了优化
  • 连接池：保持持久连接以提高性能
  • 自动缩放：铁路根据需求自动伸缩
  • 零停机部署：热重新加载，无连接丢失
  • 内置监控：铁路仪表板显示指标和日志

性能优化

# Optimized for Railway cloud environment
- HTTP keep-alive connections
- Request/response compression  
- Intelligent retry logic with backoff
- Memory-efficient JSON streaming
- Automatic connection pool management

运输比较

功能 stdio（本地） 可流式传输http（铁路）
云部署 ❌ 否 ✅ 是的
负载平衡 ❌ 否 ✅ 汽车
水平缩放 ❌ 否 ✅ 是的
健康监测 ❌ 有限 ✅ 满
零停机部署 ❌ 否 ✅ 是的

💻 地方发展

快速本地设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/SNYCFIRE-CORE/letta-mcp-server-railway.git
cd letta-mcp-server-railway

# Install dependencies  
pip install -e .

# Set environment variables
export LETTA_API_KEY=your_api_key_here

# Run locally
python -m letta_mcp_server_railway.server

局部测试

# Test with MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8000/mcp

# Or use curl
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}'

开发命令

# Run tests
pytest tests/

# Format code
black src/ tests/

# Type checking  
mypy src/

# Lint
ruff check src/

🔍 故障排除

常见问题

1.“连接被拒绝”错误

# Check if your Railway app is running
curl https://your-app.up.railway.app/health

# Verify environment variables in Railway dashboard
# Ensure LETTA_API_KEY is set correctly

2.“API密钥无效”错误

# Test your Letta API key directly
curl -H "Authorization: Bearer your_api_key" https://api.letta.com/v1/agents

3.“超时”错误

# Increase timeout in your MCP client configuration
{
  "mcpServers": {
    "letta-railway": {
      "url": "https://your-app.up.railway.app/mcp",
      "transport": "streamable_http", 
      "timeout": 300  // Increase to 5 minutes
    }
  }
}

4.克劳德桌面未连接

  • 配置更改后重新启动Claude Desktop
  • 使用JSON验证器检查配置文件语法
  • 验证是否可以从浏览器访问该URL

获取帮助

  1. 检查铁路日志：在Railway仪表板中查看部署日志
  2. 测试健康终点：参观 https://your-app.up.railway.app/health
  3. 验证MCP端点：使用MCP检查员进行测试
  4. 社区支持：加入 阅读 Discord
  5. 报告问题: GitHub问题

🚀 生产部署

铁路部署最佳实践

环境管理

# Production environment variables
LETTA_API_KEY=your_production_api_key
LETTA_BASE_URL=https://api.letta.com
PORT=8000  # Railway manages this automatically
LETTA_TIMEOUT=300
LETTA_MAX_RETRIES=5

健康监测

Railway提供内置监控，但您也可以：

  • 设置自定义健康检查
  • 监控响应时间和错误率
  • 配置停机警报

缩放配置

# railway.toml - Production settings
[build]
builder = "DOCKERFILE"

[deploy] 
restartPolicyType = "ON_FAILURE"

[[deploy.environmentVariables]]
name = "PORT"
value = "8000"

📖 资源

文档

社区与支持

示例和教程

🤝 贡献

我们欢迎为Letta MCP服务器铁路做出贡献！

快速贡献指南

  1. 分叉 存储库
  2. 创建 特征分支： git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 制造 您的更改和添加测试
  4. 测试 本地： pytest tests/
  5. 提交 信息清晰： git commit -m "Add amazing feature"
  6. 推 到你的叉子： git push origin feature/amazing-feature
  7. 提交 拉取请求

开发设置

# Fork and clone your fork
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/letta-mcp-server-railway.git
cd letta-mcp-server-railway

# Install development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Install pre-commit hooks
pre-commit install

# Run tests
pytest tests/ -v

我们需要帮助的领域

  • 📖 文档改进
  • 🧪 附加测试覆盖率
  • 🔧 铁路部署优化
  • 🌐 多语言客户端示例
  • 🐛 Bug修复和性能改进

📜 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

🙏 致谢

内置于❤️ 由社区提供无缝的AI代理部署。

特别感谢:

  • 阅读.ai 用于革命性的有状态代理
  • 铁路 用于特殊部署平台
  • Anthropic MCP规范领导
  • FastMCP HTTP传输框架
  • 所有贡献者 使这个项目成为可能

🚂 Deploy Letta agents to the cloud in 30 seconds - Railway makes it effortless.

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