Jenksy MCP 服务器

一个用于本地开发工作流的轻量级模型上下文协议服务器。 提供20个针对VS Code Copilot集成优化的专用AI代理，配备简洁的监控仪表板。

![Release](https://github.com/jjenksy/agents-mcp/releases) ![Java](https://adoptium.net/) ![Spring Boot](https://spring.io/projects/spring-boot) ![Spring AI](https://spring.io/projects/spring-ai) ![License](LICENSE)

快速入门

先决条件：

Java 21及以上版本
Gradle（通过包装器包含）

1. 克隆并构建：

git clone 
cd jenksy-mcp
./gradlew clean build

2. 启动服务器：

./gradlew bootRun

3. 配置 VS Code Copilot：

# Add to VS Code settings.json or use CLI
code --add-mcp '{"name":"jenksy-agents","command":"java","args":["-jar","$(pwd)/build/libs/jenksy-mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]}'

4. 测试集成：

Please list all available AI agents

5. 访问开发仪表板：

http://localhost:8080/dashboard

你将获得什么

无需手动编写提示，而是调用具备领域专业知识的专用代理：

人工智能工程师 - 生产大型语言模型（LLM）应用、检索增强生成（RAG）系统、代理编排
建筑师评审 - 现代架构模式，整洁架构，领域驱动设计（DDD）
云架构师 - AWS/Azure/GCP基础设施，基础设施即代码（IaC），财务运营（FinOps）优化
代码审查员 - 基于AI的代码分析，安全漏洞检测
部署工程师 - CI/CD流水线，GitOps工作流程，容器安全
机器学习工程师 - PyTorch，TensorFlow，模型服务，MLOps（机器学习运维）
提示工程师 - 高级提示技巧，大型语言模型（LLM）优化
用户界面-用户体验设计师 - 设计系统、无障碍性、用户研究
并且还有12+个更专业的代理，涵盖JavaScript、SQL、Mermaid图表、需求分析等多个领域

主要特点

20名专业特工 - 涵盖架构、语言、人工智能/机器学习、安全等领域的专家
本地开发仪表板 - 基本监控、代理测试和系统指标
VS Code Copilot 优化版 - 为无缝集成而设计的响应
简单设置 - 标准Spring Boot应用程序，配置精简
代理缓存 - 基于缓存的咖啡因（此处应理解为技术术语中的“缓存优化”，原文“Caffeine”在此上下文中可能指一种缓存技术或优化手段，但直译为“咖啡因”显然不符，故采用意译）技术以提高响应时间
健康监测 - Spring Boot Actuator 端点用于系统状态监控

本地开发环境设置

开发工作流程

每日开发周期：

# 1. Start server
./gradlew bootRun

# 2. Monitor via dashboard
open http://localhost:8080/dashboard

# 3. Make changes to agents or code
# 4. Quick rebuild (development)
./gradlew build -x test

# 5. Restart server
./gradlew bootRun

基本监测

健康检查：

curl http://localhost:8080/actuator/health

系统指标：

curl http://localhost:8080/actuator/metrics

配置

自定义配置： 创建 application-local.yml:

spring:
  profiles:
    active: local

logging:
  level:
    com.jenksy.jenksymcp: DEBUG # Detailed logging

VS Code 集成

本地开发集成：

VS Code 配置

选项1：使用项目路径

cd /path/to/jenksy-mcp
code --add-mcp '{"name":"jenksy-agents","command":"java","args":["-jar","$(pwd)/build/libs/jenksy-mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]}'

选项2：手动配置 添加到 VS Code settings.json：

{
  "github.copilot.chat.mcpServers": {
    "jenksy-agents": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-jar",
        "/absolute/path/to/jenksy-mcp/build/libs/jenksy-mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
      ]
    }
  }
}

验证

检查MCP连接：

# Ensure server is running
curl http://localhost:8080/actuator/health

# Test in VS Code Copilot
"Show me all available AI agents"

本地开发小贴士

保持服务器运行通过保持MCP服务器持续运行，避免频繁重启
监控仪表板使用仪表板检查系统状态和测试代理
检查日志监控应用程序日志，以检查代理加载和MCP工具调用情况
健康检查使用执行器端点来验证系统健康状况

Claude 桌面集成（可选）

用于本地开发测试： 添加到您的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "jenksy-agents-local": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-jar",
        "/absolute/path/to/jenksy-mcp/build/libs/jenksy-mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
      ]
    }
  }
}

注这主要是为了测试MCP（可能是指某种中间件或控制面板）的功能。VS Code Copilot是这款本地开发工具的主要目标。

可用代理

建筑与设计

建筑师评审 - 现代架构模式、整洁架构、微服务、领域驱动设计（DDD）
后端架构师 - RESTful API（表述性状态转移应用程序编程接口）、微服务、数据库模式
云架构师 - AWS/Azure/GCP 多云基础设施、基础设施即代码（IaC）、财务运营优化（FinOps）
人工智能工程师 - 大语言模型（LLM）应用、检索增强生成（RAG）系统、智能体编排
需求分析师 - 将业务需求转化为结构化的工单，包含验收标准、依赖关系和实施细节
UI-UX设计师 - 设计系统、用户研究、无障碍标准

DevOps与基础设施

部署工程师 - CI/CD流水线、GitOps工作流程、渐进式交付
数据库优化器 - 查询优化、索引策略、性能调优

人工智能与机器学习

机器学习工程师 - PyTorch，TensorFlow，模型服务，MLOps（机器学习运维）基础设施
提示工程师 - 高级提示技术，大型语言模型（LLM）优化

质量与安全

代码审查员 - 基于人工智能的代码分析、安全漏洞检测、性能优化
安全审计员 - OWASP合规性、威胁建模、安全测试

编程语言

Java-pro（或可译为“专业Java”） - 使用Spring Boot的现代Java与企业级模式
JavaScript-Pro（或可译为“高级JavaScript”） - 现代JavaScript，ES6+，异步模式，Node.js API
Python专家 - 使用异步模式和优化的现代Python
TypeScript-Pro - 使用严格类型安全的高级TypeScript
SQL-Pro - 现代SQL，云原生数据库，OLTP/OLAP优化

开发工具

前端开发人员 - React组件，响应式布局，状态管理
美人鱼专家 - 流程图、序列图、实体关系图（ERD）和架构图
调试器 - 错误分析、测试失败、意外行为

如何在VS Code Copilot中使用代理

重要的VS Code Copilot 使用自然语言！你无需直接调用 MCP 工具，只需描述你的需求，Copilot 就会将你的请求翻译成相应的工具调用。

自然语言使用示例

寻求经纪人帮助

不要直接调用工具，而是自然地提问：

"Please use the backend-architect agent to design a RESTful API for user management with JWT authentication in Spring Boot"

幕后发生了什么：

VS Code Copilot 理解您的请求
它会自动调用相应的MCP工具（invoke_agent)
利用代理的专业指导来制定回应
无需了解工具语法，即可获得专家建议

更多示例：

"I need the ai-engineer agent to help design a RAG system for document search in a Spring Boot app with 10M+ documents"

"Can the security-auditor agent review this authentication implementation for vulnerabilities?"

"Use the database-optimizer agent to help optimize these slow PostgreSQL queries"

找到合适的经纪人

自然地寻求推荐：

"Which agents can help me optimize database performance?"

"What agents are available for security auditing?"

"Show me agents that can help with React performance optimization"

VS Code Copilot 将自动使用 get_recommended_agents 工具，用于为您任务推荐最佳代理。

浏览可用代理

列出所有代理：

"Show me all available AI agents"
"What agents do you have?"
"List all the specialized agents"

按域名搜索：

"Show me agents related to backend development"
"What security-focused agents are available?"
"Find agents that can help with database optimization"

获取特定代理的详细信息：

"Tell me about the ai-engineer agent"
"What can the backend-architect agent do?"
"Describe the security-auditor agent's capabilities"

自然语言请求的最佳实践

✅ 优点：具体且富含上下文的请求

"Please use the ai-engineer agent to help me build a RAG system for document search in a Spring Boot application with 10M+ documents that needs sub-second response times"

这为 VS Code Copilot 提供了所需的一切，以便在适当的上下文中进行有效的 MCP（机器代码生成/模型调用等，具体含义根据上下文确定）工具调用。

❌ 避免：模糊不清的要求

"Help with AI stuff"
"Fix my code"

这些信息不足以让客服人员提供有用的指导。

✅ 优点：逐步细化

1. "Which agents can help with database optimization?"
2. "Use the database-optimizer agent to help optimize PostgreSQL queries for a user search feature with 2M records"
3. "Can you focus on indexing strategies for the email and username columns?"

本地开发指南

系统要求

Java 21及以上版本
Spring Boot 3.5.5
Gradle （包含包装）

开发命令

标准 Gradle 命令：

./gradlew bootRun                       # Start the server
./gradlew test                          # Run all tests
./gradlew build -x test                 # Fast build without tests
./gradlew clean build                   # Full clean build

监测：

# Check health status
curl http://localhost:8080/actuator/health

# Monitor system metrics
curl http://localhost:8080/actuator/metrics

# Access dashboard
open http://localhost:8080/dashboard

配置

可选的JVM设置：

export JAVA_OPTS="-Xms128m -Xmx512m"
./gradlew bootRun

代理开发

添加新代理：

创建新的 .md 文件存入 src/main/resources/agents/
遵循YAML前置元数据格式：

---
name: my-new-agent
description: Agent description
---
# System prompt content here

重建并重启服务器
通过仪表板或MCP工具进行测试

文档

贡献指南 - 如何提交代理和代码
本地开发指南 - 详细的本地开发环境设置与优化
代理创建指南 - 创建和自定义代理
VS Code 设置指南 - 完成VS Code Copilot的集成
MCP故障排除 - 常见的MCP集成问题
手动代理使用 - 直接代理使用示例

本地开发故障排除

启动问题

检查Java版本：

   java -version  # Ensure Java 21+

验证构建：

   ./gradlew clean build

性能问题

监控系统健康状况：

   curl http://localhost:8080/actuator/health

检查仪表盘：

   http://localhost:8080/dashboard

VS Code MCP 集成问题

验证服务器是否正在运行：

   curl http://localhost:8080/actuator/health

检查 VS Code 配置：

- 确保已安装 GitHub Copilot Chat 扩展 - 验证JAR路径是否正确且为绝对路径 - 配置更改后重启 VS Code

测试MCP连接：

   # In VS Code Copilot
   "Please list all available AI agents"

代理加载问题

检查代理文件：

   ls -la src/main/resources/agents/

验证代理格式：

   head -10 src/main/resources/agents/ai-engineer.md

监控代理加载情况：

   # Look for agent loading logs
   grep "Loaded.*agents" logs/application.log

贡献；助力

我们欢迎投稿！重点关注领域包括：

添加专业代理为开发工作流创建领域特定的代理
仪表板增强功能提升监控和开发者体验
VS Code 集成提升MCP集成度与开发者人体工程学体验
文档保持文档的准确性和实用性

见 CONTRIBUTING.md 翻译为中文是：“贡献指南.md” 或 “贡献规范.md”（具体翻译可能根据上下文有所调整，但基本意思是描述如何为项目做出贡献的文档文件）。在这里，\.md\ 表示这是一个 Markdown 格式的文件以获取详细指南。

架构概述

这款MCP服务器提供了干净的本地开发体验，具备以下特点：

Spring Boot 3.5.5 具有标准配置
Java 21 支持
咖啡因缓存（或译为：利用咖啡因进行缓存） 用于优化代理响应
简易仪表盘 带有基本监控和代理测试功能
并行代理加载 为了更快启动
标准Spring Boot 用于健康监测的执行器端点

许可证

这个项目采用MIT许可证授权——详见许可证文件中包含详细信息。

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Agents MCP

快速接入

详细介绍