Selector AI FastMCP

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Integrations

  • Manages environment variables for configuration, including Selector AI API keys and URLs.

  • Runs the MCP server in a lightweight container with health checks, and the client can spawn the Docker container for interactive sessions.

  • Used for cloning the repository during installation process.

선택기 AI FastMCP

이 저장소는 Selector AI용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 전체 구현을 제공합니다. 여기에는 스트리밍 가능 서버와 stdin/stdout을 통해 통신하는 Docker 기반 대화형 클라이언트가 포함됩니다.

✨ 특징

✅ 서버

FastMCP와 호환되며 Python 기반으로 구축됨

실시간 SSE 스트리밍 지원

Selector AI를 활용한 대화형 AI 채팅

최소한의 보일러플레이트

컨테이너 오케스트레이션을 위한 내장된 상태 점검

요청/응답 로깅 및 재시도

✅ 고객

Python 클라이언트가 Docker를 통해 서버를 생성합니다.

CLI와 프로그래밍 방식 액세스를 모두 지원합니다.

stdin 및 stdout을 통해 읽고 쓰기

.env를 사용한 환경 변수 구성

🚀 빠른 시작

필수 조건

파이썬 3.8 이상

도커

Selector AI API 키

선택기 API URL

⚙️ 설치

저장소 복제

git clone https://github.com/automateyournetwork/selector-mcp-server

cd 선택기-ai-mcp

Python 종속성 설치

pip install -r requirements.txt

환경 변수 설정 .env 파일을 만듭니다.

SELECTOR_URL= https://선택자-api-url

SELECTOR_AI_API_KEY=귀하의 API 키

🐳 도커파일

서버는 다음 Dockerfile을 사용하여 가벼운 컨테이너에서 실행됩니다.

python:3.11-slim에서

작업 디렉토리 /앱

requirements.txt를 복사하세요.

pip install -r requirements.txt를 실행하세요.

복사 . .

CMD ["python", "-u", "mcp_server.py"]

건강 점검 --간격=30초 --시간 초과=30초 --시작 기간=5초
CMD python -c "소켓 가져오기; s = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM); s.connect('/tmp/mcp.sock'); s.send(b'{"tool_name": "ready"}\n'); data = s.recv(1024); s.close(); json 가져오기; result = json.loads(data); result.get('status') == 'ready'이면 0이고 그렇지 않으면 1)" || 1 종료

Docker 이미지 빌드

docker build -t selector-mcp .

🧠 클라이언트 사용

클라이언트 시작

그러면 Docker 컨테이너가 생성되고 대화형 셸이 열립니다.

파이썬 mcp_client.py

CLI 세션 예시

AIOps란 무엇인가요?

선택기> AIOps는 AI를 IT 운영에 적용하는 것을 말합니다.

프로그래밍 방식 액세스

selector_client에서 call_tool, spawn_server를 가져옵니다.

프로시저 = spawn_server()

call_tool(proc, "준비")

응답 = call_tool(proc, "ask_selector", {"content": "AIOps란 무엇인가요?"})

인쇄(응답)

🖥️ Claude Desktop과 함께 사용

Claude Desktop과 통합하는 경우 이 서버를 실행하고 소켓이나 HTTP 엔드포인트를 로컬로 노출할 수 있습니다.

Docker를 사용하거나 기본적으로 서버를 실행합니다.

파이썬 mcp_server.py

Claude Desktop의 외부 도구 구성에서 소켓이나 HTTP 엔드포인트에 연결합니다.

메시지가 다음 형식과 일치하는지 확인하세요.

지엑스피1

Claude Desktop은 stdout을 통해 AI의 구조화된 응답을 받게 됩니다.

🛠️ 나만의 컨테이너 만들기

이 설정을 사용자 지정하려면:

이 저장소를 포크하거나 복제하세요

선호하는 모델이나 라우팅 논리를 통합하려면 selector_fastmcp_server.py를 수정하세요.

Docker 이미지를 다시 빌드합니다.

docker build -t my-custom-mcp .

대신 my-custom-mcp를 생성하도록 클라이언트를 업데이트하세요.

"docker", "실행", "-i", "--rm", "my-custom-mcp"

📁 프로젝트 구조

선택기-ai-mcp/

├── selector_fastmcp_server.py # Server: MCP + Selector AI integration ├── selector_client.py # Client: Docker + stdin/stdout CLI ├── Dockerfile # Container config ├── requirements.txt # Python deps ├── .env # Environment secrets └── README.md # You are here

✅ 요구 사항

requirements.txt의 종속성:

요청

파이썬-dotenv

📜 라이센스

아파치 라이선스 2.0

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

스트리밍이 가능한 서버와 stdin/stdout을 통해 통신하는 Docker 기반 클라이언트를 통해 Selector AI와 실시간으로 대화형 AI 채팅을 할 수 있는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

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