Brightsy MCP 服务器

这是一个连接到 Brightsy AI 代理的模型上下文协议 (MCP) 服务器。

安装

npm install

Related MCP server: Bluesky MCP Server

用法

要启动服务器：

npm start -- --agent-id=<your-agent-id> --api-key=<your-api-key>

或者使用位置参数：

npm start -- <your-agent-id> <your-api-key> [tool-name] [message]

您还可以提供要发送给代理的初始消息：

npm start -- --agent-id=<your-agent-id> --api-key=<your-api-key> --message="Hello, agent!"

自定义工具名称

默认情况下，MCP 服务器会注册一个名为“brightsy”的工具。您可以使用--tool-name参数自定义此名称：

npm start -- --agent-id=<your-agent-id> --api-key=<your-api-key> --tool-name=<custom-tool-name>

您还可以将工具名称设置为第三个位置参数：

npm start -- <your-agent-id> <your-api-key> <custom-tool-name>

或者使用BRIGHTSY_TOOL_NAME环境变量：

export BRIGHTSY_TOOL_NAME=custom-tool-name
npm start -- --agent-id=<your-agent-id> --api-key=<your-api-key>

环境变量

以下环境变量可用于配置服务器：

BRIGHTSY_AGENT_ID ：要使用的代理 ID（命令行参数的替代）
BRIGHTSY_API_KEY ：要使用的 API 密钥（命令行参数的替代）
BRIGHTSY_TOOL_NAME ：要注册的工具名称（默认值：“brightsy”）

测试agent_proxy工具

agent_proxy 工具允许您将请求代理到 Brightsy AI 代理。要测试此工具，您可以使用提供的测试脚本。

先决条件

在运行测试之前，请设置以下环境变量：

export AGENT_ID=your-agent-id
export API_KEY=your-api-key
# Optional: customize the tool name for testing
export TOOL_NAME=custom-tool-name

或者，您可以将这些值作为命令行参数传递：

# Using named arguments
npm run test:cli -- --agent-id=your-agent-id --api-key=your-api-key --tool-name=custom-tool-name

# Using positional arguments
npm run test:cli -- your-agent-id your-api-key custom-tool-name

运行测试

运行所有测试：

npm test

运行特定测试：

# Test using the command line interface
npm run test:cli

# Test using the direct MCP protocol
npm run test:direct

测试脚本

命令行测试（ test-agent-proxy.ts ）：通过使用测试消息运行 MCP 服务器来测试 agent_proxy 工具。
直接 MCP 协议测试（ test-direct.ts ）：通过直接向服务器发送格式正确的 MCP 请求来测试 agent_proxy 工具。

该工具的工作原理

MCP 服务器注册了一个工具（默认名为“brightsy”），用于将请求转发给兼容 OpenAI 的 AI 代理并返回响应。该工具接受一个messages参数，该参数是一个包含role和content属性的消息对象数组。

MCP 客户端中的示例用法：

// Using the default tool name
const response = await client.callTool("brightsy", {
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Hello, can you help me with a simple task?"
    }
  ]
});

// Or using a custom tool name if configured
const response = await client.callTool("custom-tool-name", {
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Hello, can you help me with a simple task?"
    }
  ]
});

响应将在content字段中包含代理的回复。