agentcast-mcp

MCP-сервер (MCP), который дает ИИ-ассистентам возможность обеспечивать структурированный вывод: извлекать JSON из «грязного» текста LLM, проверять его на соответствие спецификации формы и создавать сообщение с обратной связью для повторной попытки, когда модель возвращает неверную форму.

Построен на базе @mukundakatta/agentcast. Работает с Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed и любым другим MCP-клиентом.

Предоставляемые инструменты

extract_json

Извлекает значение JSON из «грязного» вывода LLM. Сначала пытается обработать весь текст, затем блок ```json ```, затем самую большую сбалансированную подстроку {...} / [...]. Возвращает разобранное значение и стратегию, которая сработала.

{
  "text": "Sure, here you go:\n```json\n{\"answer\": 42}\n```\nLet me know!"
}

→

{
  "value": { "answer": 42 },
  "found": true,
  "source": "fenced_json"
}

source может принимать значения whole, fenced_json, fenced_plain, balanced_substring или none.

validate_response

Проверяет разобранное значение JSON на соответствие спецификации формы agentcast. Спецификация сопоставляет имя поля с типом: string, number, boolean, array, object. Добавьте ? для необязательных полей.

{
  "value": { "name": "ada" },
  "shape": { "name": "string", "age": "number" }
}

→

{
  "valid": false,
  "error": "missing required field 'age'"
}

build_retry_prompt

На основе истории попыток создает сообщение с обратной связью об ошибке валидации, которое agentcast добавляет в диалог, когда модель возвращает неверную форму. Кодифицирует паттерн «ошибка валидации как обратная связь» для MCP-клиентов не на Node, которые хотят управлять тем же циклом повторных попыток вручную.

{
  "attempts": [
    { "text": "{\"name\":\"ada\"}", "error": "missing required field 'age'" }
  ],
  "expected_shape": { "name": "string", "age": "number" }
}

→

{
  "feedback": "Your previous response did not match the required shape. Error: missing required field 'age'\n\nTry again. Respond with ONLY valid JSON that fixes the error above.\n\nExpected shape: {\"name\":\"string\",\"age\":\"number\"}"
}

Related MCP server: JSONShelf

Установка

Claude Desktop

Добавьте в claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "agentcast": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mukundakatta/agentcast-mcp"]
    }
  }
}

Cursor / Cline / Windsurf / Zed

Аналогичная структура в соответствующем файле mcp.json для вашего клиента. Большинство клиентов автоматически обнаруживают сервер через npx -y @mukundakatta/agentcast-mcp.

Локальная установка

npm install -g @mukundakatta/agentcast-mcp
mcp-agentcast        # listens on stdio

Почему это важно

Когда LLM должна вернуть структурированные данные, она иногда оборачивает JSON в прозу, блоки или галлюцинирует поля. Стандартный JSON.parse вызывает ошибку. Самописные регулярные выражения не справляются с вложенными структурами. Этот MCP-сервер дает любой модели, управляющей агентом, реальный инструмент для (1) извлечения JSON из ответа, (2) проверки соответствия ожидаемой форме и (3) создания точной подсказки для повторной попытки, которая подталкивает модель исправить ошибку на следующем шаге.

Лицензия

MIT.