Open-source MCP servers. Context relay infrastructure for AI systems.
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这是什么？
R3L4Y是一组开源MCP（模型上下文协议）服务器，为AI系统提供上下文中继基础设施。它包括两个生产服务器：GitHub Native MCP服务器和ComfyUI MCP服务器。
GitHub服务器封装了 gh Node.js MCP界面中的CLI，为AI代理提供对存储库、问题、拉取请求和GitHub API操作的结构化访问。ComfyUI服务器通过基于FastMCP构建的36多种工具将AI系统连接到本地图像生成。
这两台服务器的设计都是可靠的、有据可查的、易于运行的。它们是AI代理和所需工具之间的开放连接组织。
安装
GitHub原生MCP服务器
cd github-native-mcp
npm installComfyUI MCP服务器
cd comfyui-mcp
pip install -r requirements.txt快速开始
GitHub服务器
# Start the GitHub MCP server
cd github-native-mcp
npm start服务器需要 gh 要安装和验证CLI。它将GitHub操作（存储库管理、问题跟踪、拉取请求工作流）作为MCP工具公开。
ComfyUI服务器
# Start the ComfyUI MCP server
cd comfyui-mcp
python server.py需要一个正在运行的ComfyUI实例。该服务器为工作流执行、图像生成、模型管理和队列控制提供了36多种工具。
┌──────────────────────────────────────────┐
│ SYSTEM NOTICE │
│ ────────────────────────────────────── │
│ NODE TYPE : RELAY_NODE │
│ STATUS : ACTIVE │
│ PROTOCOL : MCP │
└──────────────────────────────────────────┘能力
- GitHub原生MCP服务器 -通过
gh命令行界面 - ComfyUI MCP服务器 --通过FastMCP生成本地AI图像的36多种工具
- 存储库操作 --通过结构化MCP工具克隆、分支、提交、PR工作流
- 图像生成 --工作流执行、队列管理、模型加载、输出检索
- MCP管理工具 --服务器生命周期、健康检查和配置实用程序
- 生产就绪 --针对实际工作负载进行测试、记录和设计
Technical Context
R3L4Y实现了模型上下文协议规范，为AI代理提供对外部工具和服务的结构化访问。每台服务器都以MCP工具的形式公开其功能，并具有键入的输入和输出。
GitHub Native服务器基于Node.js构建，并将操作委托给 gh CLI，用于处理身份验证、速率限制和API版本控制。这种方法使服务器保持精简，并受益于GitHub自己的CLI改进。
ComfyUI服务器是基于Python和FastMCP构建的。它通过其HTTP API与本地ComfyUI实例通信，将MCP工具调用转换为工作流执行、队列操作和资产管理命令。
网络
| 节点 | 角色 |
|---|---|
| S4F3-R0UT3-4RB1T3R | 中央编排 |
| S4F3-3th | ComfyUI自定义节点 |
技术栈
| 层 | 技术 |
|---|---|
| GitHub服务器 | Node.js，gh CLI |
| ComfyUI服务器 | Python、FastMCP |
| 协议 | MCP（模型上下文协议） |
| 许可证 | Apache 2.0 |
状态
\[！提示\] 该项目是Apache 2.0许可证下的开源项目。欢迎捐款。
贡献
欢迎捐款。请阅读 贡献.md 有关提交问题、功能请求和拉取请求的指南。
许可证
根据Apache许可证2.0版授权。看 许可证 全文。
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