Servidor MCP para Agent8

Un servidor que implementa el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para facilitar el desarrollo del SDK de Agent8. Desarrollado con TypeScript y pnpm, compatible con los transportes stdio y SSE.

Características

Este servidor MCP de Agent8 implementa las siguientes capacidades de especificación MCP:

Indicaciones

• Solicitud del sistema para Agent8 SDK : proporciona pautas optimizadas para el desarrollo de Agent8 SDK a través de la plantilla de solicitud system-prompt-for-agent8-sdk .

Herramientas

• Búsqueda de ejemplos de código : recupera ejemplos de código de desarrollo de juegos de Agent8 relevantes de una base de datos vectorial utilizando la herramienta search_code_examples .
• Búsqueda de recursos de juegos : busca recursos de desarrollo de juegos (sprites, animaciones, sonidos, etc.) utilizando coincidencia de similitud semántica a través de la herramienta search_game_resources .
• Generación de activos : genera activos de juego, incluidas imágenes estáticas y cinemáticas, utilizando las herramientas static_asset_generate y cinematic_asset_generate .
• Skybox Generation : crea entornos skybox inmersivos de 360° para aplicaciones y juegos de VR/AR utilizando las herramientas skybox_generate , skybox_status y skybox_wait .

Instalación

Usando Docker

Puede ejecutar esta aplicación usando Docker de varias maneras:

Opción 1: Extraer del Registro de contenedores de GitHub (recomendado)

Opción 2: Construir localmente

Configuración del entorno de Docker

Hay tres formas de configurar variables de entorno al ejecutar con Docker:

1. Usando --env-file (recomendado):
   # Create and configure your .env file first cp .env.example .env nano .env # Run with .env file docker run -p 3000:3000 --env-file .env agent8-mcp-server
2. Uso de indicadores -e individuales:
   docker run -p 3000:3000 \ -e SUPABASE_URL=your_supabase_url \ -e SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=your_service_role_key \ -e OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key \ -e MCP_TRANSPORT=sse \ -e PORT=3000 \ -e LOG_LEVEL=info \ agent8-mcp-server
3. Uso de Docker Compose (para configuración de desarrollo/producción):El proyecto incluye un archivo docker-compose.yml preconfigurado con:
   • Asignación automática de puertos desde la configuración .env
   • Carga de variables de entorno
   • Montaje de volumen para la persistencia de datos
   • Política de reinicio automático de contenedores
   • Configuración de la comprobación de estado

   Para ejecutar el servidor:

   docker compose up

   Para ejecutar en modo separado:

   docker compose up -d

Variables de entorno requeridas:

• SUPABASE_URL : URL de Supabase para la conexión a la base de datos
• SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY : Clave de rol de servicio de Supabase para autenticación
• OPENAI_API_KEY : Clave API de OpenAI para la funcionalidad de IA

El Dockerfile utiliza un proceso de compilación de varias etapas para crear una imagen de producción mínima:

• Utiliza Node.js 20 Alpine como imagen base para un tamaño más pequeño
• Separa las dependencias de compilación y tiempo de ejecución
• Solo incluye los archivos necesarios en la imagen final.
• Expone el puerto 3000 por defecto

Uso

Opciones de línea de comandos

Opciones admitidas:

• --debug : Habilitar el modo de depuración
• --transport <type> : Tipo de transporte (stdio o sse), predeterminado: stdio
• --port <number> : Puerto a utilizar para el transporte SSE, predeterminado: 3000
• --log-destination <dest> : Destino del registro (stdout, stderr, archivo, ninguno)
• --log-file <path> : Ruta al archivo de registro (cuando log-destination es file)
• --log-level <level> : Nivel de registro (depuración, información, advertencia, error), predeterminado: información
• --env-file <path> : Ruta al archivo .env

Uso de variables de entorno

El servidor admite la configuración mediante variables de entorno, que se pueden configurar directamente o mediante un archivo .env .

1. Cree un archivo .env en la raíz del proyecto (consulte .env.example como referencia):

2. Ejecute el servidor (cargará automáticamente el archivo .env ):

3. O especifique una ruta personalizada al archivo .env :

Prioridad de configuración

El servidor utiliza el siguiente orden de prioridad al determinar los valores de configuración:

1. Argumentos de la línea de comandos (máxima prioridad)
2. Variables de entorno (del archivo .env o del entorno del sistema)
3. Valores predeterminados (prioridad más baja)

Esto le permite establecer la configuración de referencia en su archivo .env y al mismo tiempo anular configuraciones específicas mediante argumentos de la línea de comando cuando sea necesario.

Variables de entorno admitidas

Prioridad de activación de la herramienta : La configuración de activación de la herramienta sigue este orden de prioridad:

1. Configuraciones de herramientas individuales (por ejemplo, ENABLE_CODE_EXAMPLE_SEARCH_TOOL )
2. Configuración del grupo de herramientas (por ejemplo, ENABLE_VECTOR_SEARCH_TOOLS , ENABLE_ASSET_GENERATE_TOOLS )
3. Configuración de herramientas global ( ENABLE_ALL_TOOLS )

Por ejemplo, si configura ENABLE_ALL_TOOLS=false pero ENABLE_VECTOR_SEARCH_TOOLS=true , solo se habilitarán las herramientas de búsqueda vectorial, mientras que las demás permanecerán deshabilitadas. De igual forma, la configuración individual de cada herramienta anula la configuración de su grupo correspondiente.

Ejemplos :

Uso del transporte de Stdio

Uso del transporte SSE

Modo de depuración

Indicaciones disponibles

• systemprompt-agent8-sdk

Integración de clientes

Uso con Claude Desktop

1. Agregue lo siguiente al archivo de configuración de Claude Desktop ( claude_desktop_config.json ):

1. Reiniciar Claude Desktop

Agregar nuevos avisos

Agregue nuevas indicaciones al método registerSamplePrompts en el archivo src/prompts/provider.ts .

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)