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Glama

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

  1. 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。

  2. 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rolecontent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。

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/mattlevine/brightsy-mcp'

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