AI Hub Mcpserver

AI助手中心MCP服务器

AI Assistant Hub已准备好投入生产 模型上下文协议（MCP） 该服务器将一组工具（如Weather、GitHub和Slack）暴露给任何兼容MCP的AI助手或客户端。

入门指南

按照以下步骤设置和运行服务器。

1.设置Python环境

首先，创建一个虚拟环境并安装所需的软件包。

# Create and activate a virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows, use: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

2.使用配置API密钥 .env 文件

服务器需要为其提供的工具提供API密钥。推荐的方法是提供 .env 文件。

1. 创建一个名为的新文件 .env 在项目的根源(/home/harsh/Documents/MCPServer/ai-hub/.env).
2. 将以下内容复制并粘贴到 .env 文件，用实际的键替换占位符值。

# --- API Keys and Secrets ---

# Weather (OpenWeatherMap)
TOOL_WEATHER_CONFIG__API_KEY=your-openweathermap-api-key

# GitHub Issues (optional for public repositories)
TOOL_GITHUB_ISSUES_CONFIG__TOKEN=ghp_your_token

# Slack
TOOL_SLACK_POST_MESSAGE_CONFIG__TOKEN=xoxb-your-slack-token

# --- Tool Toggles (all enabled by default) ---
TOOL_WEATHER_ENABLED=true
TOOL_GITHUB_ISSUES_ENABLED=true
TOOL_SLACK_POST_MESSAGE_ENABLED=true

3.运行服务器

设置和配置环境后，从终端运行服务器：

ai-assistant-hub

or

python3 -m ai_assistant_hub.server.main

服务器将启动并等待客户端连接。您应该看到如下输出：

MCP server started with stdio transport. Waiting for client...
Tools available: ['weather', 'github_issues', 'slack_post_message']

连接您的LLM客户端

要使用这些工具，您需要将您的AI助手或LLM客户端连接到此服务器。大多数客户端支持使用JSON配置连接到MCP服务器。

1. 查找客户端的服务器配置设置 （例如，“工具服务器”、“MCP服务器”）。
2. 添加新服务器 并提供以下JSON。

{
  "mcpServers": {
    "ai-hub": {
      "command": "/home/harsh/Documents/MCPServer/ai-hub/.venv/bin/ai-assistant-hub",
      "args": [],
      "cwd": "/home/harsh/Documents/MCPServer/ai-hub",
      "env": {
        "TOOL_WEATHER_CONFIG__API_KEY": "your-openweathermap-api-key",
        "TOOL_GITHUB_ISSUES_CONFIG__TOKEN": "ghp_your_token",
        "TOOL_SLACK_POST_MESSAGE_CONFIG__TOKEN": "xoxb-your-slack-token"
      }
    }
  }
}

重要提示：

• 确保 command 和 cwd JSON中的路径与项目的位置匹配。
• 这 env 如果您不愿意使用 .env 文件。如果你已经创建了一个 .env 文件。

1. 保存并激活新服务器。 您的客户现在可以使用这些工具。

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项目详细信息

特性

• ✅ 基于Hugging Face的官方MCP服务器运行时构建。
• ✅ 用于Weather、GitHub Issues和Slack的模块化工具。
• ✅ 具有内置重试功能的弹性HTTP客户端。
• ✅ 通过以下方式进行集中配置 .env 文件或环境变量。

建筑

该项目的结构是模块化和可扩展的。

• ai_assistant_hub/server/main.py：启动服务器的主要入口点。
• ai_assistant_hub/tools/：包含每个工具的定义。
• ai_assistant_hub/integrations/：包含与第三方API（如OpenWeatherMap）通信的逻辑。

添加新工具

1. 在中创建“适配器” ai_assistant_hub/integrations/ 以处理外部API通信。
2. 在中定义新工具 ai_assistant_hub/tools/ 它使用适配器。
3. 启用新工具并在您的 .env 文件。

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