Agentforce MCP Integration Server
🧩 Agentforce MCP-Integrationsserver
Dieses Repository bietet eine einheitliche Lösung für die Integration von Model Context Protocol (MCP)-Clients und REST-API-Anwendungen mit LLM unter Verwendung des Python SDK.
Es enthält zwei Kernkomponenten:
MCP-Server – Ermöglicht jedem MCP-kompatiblen Client die direkte Kommunikation mit einem LLM/einer API.
FastAPI-Server – Bietet RESTful-API-Endpunkte für den programmatischen Aufruf des LLM/der API.
Beide Server wurden entwickelt, um eine nahtlose Konnektivität, sichere Authentifizierung und konsistente Leistung über Integrationskanäle hinweg zu gewährleisten.
📘 Übersicht
Das Repository implementiert zwei wichtige Server, die für unterschiedliche Kommunikationsmodi konzipiert sind:
MCP-Server Ermöglicht MCP-Clients die Verbindung zum LLM/zur API unter Verwendung des standardisierten Model Context Protocols. Dies ermöglicht Interaktionen in Echtzeit und dynamischen Tool-Zugriff über unterstützte MCP-Clients und -Inspektoren.
FastAPI-Server Bietet RESTful-Zugriff auf das LLM/die API, wodurch die Integration in bestehende Systeme oder Anwendungen mittels einfacher HTTP-Anfragen erleichtert wird.
Beide Implementierungen nutzen das Agentforce Python SDK, um mit Salesforce und dem Agentforce-Backend zu kommunizieren, was Zuverlässigkeit und Konsistenz sicherstellt.
Related MCP server: FastAPI MCP Server
⚙️ Einrichtungsanweisungen
1. Repository-Einrichtung
Klonen Sie das Repository und konfigurieren Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen:
git clone hhttps://github.com/rajpatidar35/custommcp
cd custommcp⚠️ Hinweis: Stellen Sie sicher, dass diese Anmeldedaten einem gültigen CRED für den Zugriff auf das LLM/die API entsprechen.
2. Abhängigkeitsinstallation
Installieren Sie alle erforderlichen Python-Abhängigkeiten mit:
pip install -r requirements.txtDies installiert alle notwendigen Bibliotheken für MCP- und FastAPI-Server, einschließlich des Agentforce Python SDK.
🚀 Server starten
🧠 MCP-Server starten
So starten Sie den MCP-Server (verwendet für MCP-Clients und -Inspektoren):
python ./src/serverllm.pyDer MCP-Server wird initialisiert und wartet auf eingehende MCP-Client-Verbindungen.
🌐 FastAPI-Server starten
So führen Sie den FastAPI-Server für den REST-API-Zugriff aus:
fastapi dev ./src/serverllm.pyDies startet eine Entwicklungsinstanz der FastAPI-Anwendung und stellt REST-Endpunkte bereit, die mit Agentforce-Agenten interagieren.
🔍 Inspektor-Server (Optional)
So testen und debuggen Sie den MCP-Server mit dem MCP Inspector-Tool:
Starten Sie den Inspektor-Server:
npx @modelcontextprotocol/inspectorÖffnen Sie die Web-Oberfläche des Inspektors (Standard-Port:
http://localhost:5173oder wie in der Konsole angezeigt).Verbinden Sie sich mit Ihrem laufenden MCP-Server über die Host-URL:
https://localhost:8000/mcpNavigieren Sie zum Tab Tools, um die verfügbaren MCP-Tools zu erkunden und zu testen.
This server cannot be deployed
Maintenance
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Chat, image, video, and audio models from many vendors behind one remote MCP server and one key.
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- QuallaaOAuthcom.quallaa
Talk to your public-facing AI from any MCP client — Claude, ChatGPT, Cursor, Cline, Windsurf.
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