AI MCP Hub

🧠 AI Multi-Connector Hub

AI Infrastructure Operator powered by Ollama + TypeScript + MCP External Servers

ไม่ใช่แค่ Chatbot — แต่คือ AI System Operator ที่ query ฐานข้อมูล, อ่านเขียนไฟล์, รัน Git, เรียก API, และเชื่อมต่อ External MCP Servers ได้โดยตรง

✨ Features

• 🔄 Tool Chaining — AI เรียก tool หลายตัวต่อเนื่องในคำตอบเดียว
• 🧠 Reasoning Loop — วิเคราะห์ก่อนเลือก tool, retry อัตโนมัติ (max 6 iterations)
• 📡 Real-time Streaming — ตัวอักษรไหลแบบ real-time ผ่าน Socket.IO
• 🔌 External MCP Servers — เชื่อมต่อ MCP Server ภายนอกผ่าน mcp-servers.json
• 💬 Session Memory — จำ context ตลอด conversation (last 8 messages)
• 🔐 RBAC Permissions — admin / operator / dev / readonly

🛠 Built-in Tools (22 tools)

นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือจาก External MCP Servers ที่เปิดใช้ใน mcp-servers.json ทั้งหมด (prefix mcp____)

🚀 Quick Start

Prerequisites

# Install Ollama → https://ollama.com
ollama pull llama3.1
ollama serve

1. Backend

git clone https://github.com/kunaaa123/ai-mcp-hub.git
cd ai-mcp-hub

cp .env.example .env
# แก้ไข .env (DB, Redis, Ollama URL)

npm install
npm run dev
# → http://localhost:4000

2. Frontend

cd web
npm install
npm run dev -- -p 3001
# → http://localhost:3001

หรือรันพร้อมกัน

npm run dev:all

🔌 External MCP Servers

เชื่อมต่อ MCP Server ภายนอก (Filesystem, GitHub, Database, Brave Search ฯลฯ) ผ่าน JSON config:

cp mcp-servers.example.json mcp-servers.json

แก้ไข mcp-servers.json เปิด server ที่ต้องการ:

{
  "id": "brave-search",
  "name": "Brave Search",
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
  "env": { "BRAVE_API_KEY": "your_key_here" },
  "enabled": true
}

Restart backend — AI จะเห็น tools จาก server นั้นทันที

Servers ที่รองรับ (ดูตัวอย่างใน mcp-servers.example.json)

จัดการ via REST API (ไม่ต้อง restart)

# ดูทุก server + status
GET  /api/mcp/servers

# เพิ่ม server ใหม่
POST /api/mcp/servers
{"name":"My DB","command":"npx","args":[...],"enabled":true}

# เปิด/ปิด / update
PATCH /api/mcp/servers/:id

# reconnect
POST /api/mcp/servers/:id/reconnect

# ลบ
DELETE /api/mcp/servers/:id

# ดู tools ทั้งหมดจาก external servers
GET /api/mcp/tools

📚 API Reference

ตัวอย่าง Chat Request

curl -X POST http://localhost:4000/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "message": "หา user ที่ active มากที่สุดเดือนนี้",
    "sessionId": "session-id",
    "role": "operator"
  }'

🔐 Roles & Permissions

PRODUCTION_SAFE_MODE=true — บล็อก tools ทำลายข้อมูลทั้งหมด

⚙️ Environment Variables

🏗 Project Structure

ai-mcp-hub/
├── src/
│   ├── agent/
│   │   ├── ollama.ts        # Ollama API client + streaming
│   │   ├── reasoning.ts     # AI reasoning loop (max 6 iterations)
│   │   └── memory.ts        # Session memory (last 8 messages)
│   ├── mcp/
│   │   ├── client.ts        # JSON-RPC 2.0 over stdio (no SDK)
│   │   └── manager.ts       # Multi-server manager + persistence
│   ├── tools/
│   │   ├── definitions.ts   # Tool schemas (22 built-in tools)
│   │   └── registry.ts      # Tool executor
│   ├── connectors/
│   │   ├── database/        # MySQL connector
│   │   ├── api/             # REST API connector
│   │   ├── filesystem/      # Filesystem connector
│   │   ├── git/             # Git connector
│   │   └── redis/           # Redis connector
│   ├── config/              # Environment config
│   ├── metrics/             # Execution metrics
│   ├── permissions/         # RBAC
│   ├── types/               # TypeScript types
│   └── server/
│       ├── app.ts           # Express routes + Socket.IO
│       └── index.ts         # Entry point
├── web/                     # Next.js 14 frontend
│   ├── app/
│   ├── components/
│   │   ├── Chat.tsx              # Chat UI + streaming
│   │   ├── ExecutionTimeline.tsx # Real-time tool execution
│   │   ├── Header.tsx
│   │   └── ToolsSidebar.tsx
│   └── hooks/
│       └── useAgent.ts      # Agent state + streaming
├── mcp-servers.json         # External MCP servers config (gitignored)
├── mcp-servers.example.json # Template (committed)
└── workspace/               # Filesystem tool working directory

🤖 Supported Ollama Models

ต้องใช้ model ที่รองรับ tool-call:

ollama pull llama3.1       # recommended
ollama pull llama3.2
ollama pull qwen2.5:7b
ollama pull mistral-nemo

🛠 Tech Stack