Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
mate (Antiv) logo
AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

mate (Antiv)

MCP Server

MATE是一个基于Google ADK的AI代理控制层,提供实时配置、RBAC、成本跟踪、回归测试和嵌入式聊天小工具,无需修改代理代码。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

67

资源数

0
PythonClaudeAI代理Claude DesktopClaudeCursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

antiv

提供方

antiv

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

详细介绍

MATE——人工智能代理的指挥中心

停止重新部署以调整循环。

![Python 3.8+](https://www.python.org/downloads/) ![License: Apache 2.0](LICENSE) ![Google ADK](https://github.com/google/adk-python) ![LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm) ![MCP](https://modelcontextprotocol.io/)

由...创建 伊万 安东尼耶维奇

你建立了一个代理。现在,您需要调整提示。交换模型。限制特定用户的访问。弄清楚它实际上花了你多少钱。确保昨天的行为在今天的改变后仍然有效。

如果没有控制层,每一个都是代码更改、提交和重新部署。

MATE就是控制层。 它基于Google ADK构建,添加了生产所需的一切——实时配置、RBAC、成本跟踪、回归测试和可嵌入的聊天小部件——而无需触及您的代理代码。

______________________________________________________________________

生产中的代理问题

笔记本中的单个代理很容易。服务于真实用户的代理层次结构并非如此。

  • 迭代很慢。 调整提示意味着编辑代码、提交和重新部署。当你测试了三种变体时,你已经浪费了半天时间。
  • 治理是混乱的。 谁可以呼叫管理员代理?财务代理人?您需要每个代理的访问控制,但ADK不附带RBAC。
  • 成本是看不见的。 你知道代币正在被使用,但你看不出哪个代理是昂贵的,也看不出是提示代币、响应代币还是消耗你预算的推理代币。
  • 悔恨是无声的。 你改进了一个提示,却在不知不觉中破坏了另一个代理的逻辑。只有当用户抱怨时,你才会知道。

______________________________________________________________________

MATE给你的三件事

🎨 Studio——在不接触代码的情况下构建和迭代

一个拖放画布,您可以在其中创建代理、绘制父对象→无需编写JSON或Python,即可创建子连接和附加工具。更改提示、交换模型(从Gemini到GPT-4o再到本地Ollama)或重组整个层次结构——这些都会立即生效,无需重新部署。

每个代理都存在于数据库中。每一个变化都是版本化的。一键回滚到任何以前的配置。

🏛️ 控制室——管理生产中的运行

每个代理的RBAC意味着,在没有任何自定义中间件的情况下,财务团队的代理永远不会对基本用户可见。令牌跟踪将每个请求分为四个部分——提示、响应、想法和工具使用令牌——这样你就可以准确地看到每个代理、每小时、每个用户的成本来自哪里。

从仪表板添加护栏(幻觉评分、每个用户/项目的费率限制)。审计日志记录每一个配置更改以确保合规性。

🧪 实验室——发货前就知道

Eval Framework会自动针对测试套件运行您的代理。写出预期产出;MATE调用实时代理,对响应进行评分(精确匹配、语义相似性或LLM作为判断),并以图表形式跟踪不同版本的通过率。

设置回归阈值,如果新版本的得分比上一个版本低5分以上,MATE将触发一个webhook。在用户之前捕获提示回归。

______________________________________________________________________

快速开始

git clone https://github.com/antiv/mate.git && cd mate
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env
# Set GOOGLE_API_KEY (or any supported provider key)

python auth_server.py
# Dashboard: http://localhost:8000  — login: admin / mate

或者使用Docker:

docker-compose up

迁移在启动时自动运行。默认数据库是SQLite。

______________________________________________________________________

截图

仪表板概述

监控使用情况、活动代理、系统健康状况和请求趋势。

Dashboard Overview

代理管理

查看和管理您的完整代理层次结构——每个项目的模型、父关系和状态。

Agent Management

代理可视化生成器

拖放画布以构建代理层次结构。请参阅附加到每个代理的工具和MCP节点,单击以内联配置它们,并在不接触JSON的情况下创建连接。

Agent Visual Builder

工作室

仪表板内的内置聊天界面。从卡网格中选择任何根代理并开始对话——没有嵌入代码,也没有浏览器选项卡切换。会话会自动命名,并在页面重新加载时保持不变。登录后的默认登录页面。

Work Room

代理配置

编辑代理的各个方面:模型、指令、RBAC角色、内存块、工具、MCP服务器、计划器和模式。

Agent Configuration

工具配置

切换内置工具或提供自定义JSON——谷歌驱动器、搜索、图像、内存块、代码执行器、文件搜索等。

Tool Configuration

聊天界面

具有事件跟踪、工具调用和持久内存的多代理聊天。

Chat Interface

使用情况分析

令牌使用趋势、代理性能、每小时活动和每个代理的成功率。

Usage Analytics

令牌使用详细信息

深入查看单个请求日志——每个请求的提示/响应/想法/工具使用令牌细分。

Token Usage Details

______________________________________________________________________

为什么选择MATE与原始ADK

挑战原始ADKMATE
更改提示或模型编辑代码,重新部署仪表板编辑,即时
切换LLM提供程序每个代理的代码更改更改 model_name 在配置中(ollama_chat/llama3.2, openai/gpt-4o, …)
每个代理的访问控制构建自己的内置RBAC,无需代码
代币成本可见性DIY4类跟踪+分析
回归测试手动以LLM为评判标准的自动评估套件
多团队隔离手动项目范围的代理层次结构
在网站上嵌入聊天不包括在内单 `` 标签
修改代理的代理不包括在内create_agent RBAC保护的工具

______________________________________________________________________

特性

工作室

  • 仪表板中的内置聊天界面——从卡网格中选择一个根代理并开始对话,不需要嵌入代码
  • 会话会自动命名(生成LLM),并在页面重新加载时保持不变
  • 支持与可嵌入小部件相同的流式SSE、工具使用指示器和markdown渲染
  • 登录后的默认登录页面——对居住在仪表板中的内部团队很有用

工作室

  • 数据库驱动的代理管理——每个字段都可以从仪表板编辑,无需重新部署
  • 拖放Visual Builder(React Flow)——创建代理,绘制父级→子边、配置工具和MCP节点内联
  • 通过LiteLLM的50多家LLM提供商:Gemini、GPT-4o、Claude、Llama(Ollama)、DeepSeek、OpenRouter等
  • 一键回滚的代理版本历史记录
  • 自建代理—— create_agent 该工具允许代理在运行时创建、更新和删除其他代理(仅限管理员,RBAC保护)
  • 以JSON格式导入/导出代理配置

控制室

  • 每个代理的RBAC:在仪表板中分配角色,无需编写中间件
  • 谷歌(OIDC)和GitHub OAuth 2.0 SSO,具有自动用户配置功能;基本身份验证始终可用
  • 跨四种类型的令牌跟踪:提示、响应、想法、工具使用——每个代理、每个会话、每个用户
  • 可从仪表板为每个用户/代理/项目配置速率限制
  • 幻觉护栏:LLM根据响应进行事实一致性检查,可配置阈值
  • 函数调用和模型级护栏
  • 每次配置更改的审计日志(欧盟人工智能法案保留意识)
  • 普罗米修斯指标 /metrics
  • OpenTetry分布式跟踪

实验室

  • Eval框架:每个代理的测试套件具有精确匹配、语义相似性或LLM作为判断评分
  • 自动调用——evals调用实时代理;无复制粘贴响应
  • 跨版本评分历史图表(chart.js)
  • 回归webhooks:当新版本与前一版本相比下降超过5点时触发

可嵌入小部件

  • 单身 `` 标签在任何网站上部署浮动聊天按钮
  • 按键RBAC、源限制和作用域用户名间距
  • 小部件管理面板(/widget/admin?key=...)对于非技术团队:在没有仪表板访问权限的情况下编辑问候语、主题、颜色、内存块和文件
  • 浅色/深色/自动主题,可配置强调色,可选文件附件
  • 页面上下文注入:小部件自动读取嵌入页面的URL和标题,并将其作为对话上下文传递给代理

基础设施

  • SQLite(开发)、PostgreSQL、MySQL——启动时自动迁移
  • Docker Compose与健康检查
  • 工件存储:本地、S3或Supabase
  • MCP:代理暴露为MCP服务器(Claude Desktop、Cursor)+MCP工具消耗

______________________________________________________________________

设置

环境变量

# Minimum required
GOOGLE_API_KEY=your_key_here          # or any supported provider

# Database (SQLite by default)
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/mate
# DB_TYPE=sqlite (default), postgresql, mysql

# Authentication
AUTH_USERNAME=admin
AUTH_PASSWORD=mate

# SSO (optional)
GOOGLE_CLIENT_ID=...
GOOGLE_CLIENT_SECRET=...
GITHUB_CLIENT_ID=...
GITHUB_CLIENT_SECRET=...
SECRET_KEY=       # required for SSO sessions

# Additional LLM providers (only set keys for providers you use)
OPENAI_API_KEY=...
ANTHROPIC_API_KEY=...
OPENROUTER_API_KEY=...
OLLAMA_API_BASE=http://localhost:11434

# Optional features
ROOT_AGENT_NAME=my_root_agent         # override default root agent
MCP_EXPOSED_AGENTS=agent1,agent2      # expose agents as MCP servers
RATE_LIMIT_ENABLED=true
OTEL_TRACING_ENABLED=true
AUDIT_RETENTION_DAYS=365

数据库迁移

python shared/migrate.py status     # check pending migrations
python shared/migrate.py run        # apply manually (auto-runs on startup)
python shared/migrate.py create     # scaffold a new migration
python shared/migrate.py rollback   # roll back last migration

码头工人

docker-compose up --build           # full stack with dashboard
docker-compose up -d --build        # background

______________________________________________________________________

测试

# All tests
python -m unittest discover -s shared/test -p "test_*.py" -v

# With coverage
coverage run -m unittest discover -s shared/test -p "test_*.py"
coverage report --include="shared/utils/*,server/*,auth_server.py"

134+个测试,涵盖代理管理、RBAC、迁移、护栏、跟踪、令牌跟踪等。

______________________________________________________________________

嵌入式聊天小部件——一个后端,多个站点

单个MATE实例可以同时为多个网站上的AI聊天提供支持。每个站点都有自己的小部件密钥,其作用域为特定的代理,具有独立的外观、内存和访问规则。

 on any website -->

一个浮动聊天按钮立即出现。无构建步骤,无框架依赖。

多站点示例

MATE instance
├── key: wk_aaa  →  support_agent    →  company-support.com   (English, light theme)
├── key: wk_bbb  →  sales_agent      →  company-sales.com     (dark theme, no attachments)
└── key: wk_ccc  →  docs_agent       →  docs.company.com      (RAG over product docs)

每个键都是独立的:不同的代理、不同的问候语、不同的允许来源、不同的配色方案。

页面上下文感知

当用户在产品页面上打开小部件时,小部件会自动读取页面URL、标题和元描述,并将其作为对话上下文传递给代理。代理知道用户正在查看哪个页面,而无需任何自定义集成——只需在小部件管理面板中启用“注入页面上下文”即可。

小部件管理面板

每个密钥都有一个独立的管理面板 /widget/admin?key=...非技术团队可以管理外观、问候语、内存块和上传的文件,而无需触摸主仪表板。

设置管理面板
小部件标题和问候语
亮/暗/自动主题
按钮和强调色
显示/隐藏文件附件
页面上下文注入切换
代理说明和型号
内存块(公司信息、常见问题解答…)
RAG文件上传
完整文档: 文档/WIDGE_INTEGRATION.md

______________________________________________________________________

MCP集成

MATE将代理和工具作为MCP服务器公开,与Claude Desktop、Cursor和任何MCP客户端兼容。

# Expose specific agents as MCP servers
export MCP_EXPOSED_AGENTS=creative_agent,support_agent

每个暴露的代理在以下位置获得端点 /agents/{name}/mcp/*内置MCP服务器:图像生成(/images/mcp)以及谷歌云端硬盘(/gdrive/mcp).

完整文档: 文件/MCP_SERVERS.md

______________________________________________________________________

仪表板路线

路线目的
/dashboard/workroom工作室 --直接在仪表板中与任何代理聊天(登录后默认)
/dashboard概述——使用统计数据、系统健康状况
/dashboard/agents代理层次结构、配置、Visual Builder
/dashboard/users用户管理和角色分配
/dashboard/usage代币分析、成本明细
/dashboard/evals测试套件、分数历史、回归跟踪
/dashboard/audit-logs审计跟踪查看器
/dashboard/migrations数据库迁移管理
/dashboard/docsAPI文档(Swagger+ReDoc)

______________________________________________________________________

补充文件

______________________________________________________________________

贡献

欢迎捐款。看 贡献.md 用于开发设置、代码风格和PR指南。

安全

有关安全最佳实践和漏洞报告,请参阅 安全.md.

许可证

Apache许可证2.0——请参阅 许可证.

目录标签

目录标签

PythonClaudeAI代理AI代理管理本地部署多代理系统RBAC成本跟踪回归测试

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

oauth

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiooauth部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

继续浏览同类 MCP