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sam-14uel

ChatATP Studio MCP Server

by sam-14uel

ChatATP Studio MCP Server

Studio Django の /dapi/ API を MCP ツールに変換するリモート FastMCP サーバーです。

このプロジェクトが対象とする公開 URL:

https://mcp.chat-atp.com/studio/mcp

クライアント(Cursor、Claude、Copilot、ChatATP エージェント)は、Streamable HTTP でここに接続します。すべてのツール呼び出しは、呼び出し元の Authorization ヘッダーを添えて、既存のバックエンドにプロキシされます。

得られるもの

アクション指向ツール:

  • エージェント (list_agents, create_agent, preview_agent, ...)

  • ナレッジベース + エージェントの添付ファイル

  • MCP サーバー定義 + 接続

  • HTTP API ツール + execute_http_api_connection

  • LLM プロバイダー + API キー設定

  • メッセージング プラットフォーム

  • Teams / whoami

削除と切断には confirm=true が必要です。

Related MCP server: AnythingLLM MCP Server

ローカル実行

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

export STUDIO_API_URL=https://chatatp-agent-builder-backend.onrender.com
export STUDIO_TOKEN=chatatp_sk_...   # optional fallback
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

確認:

curl http://localhost:8000/health

MCP エンドポイント:

http://localhost:8000/studio/mcp

認証

  1. 推奨: MCP クライアントが次を送信します。
    Authorization: Bearer <studio jwt or chatatp_sk_...>
    サーバーはそのヘッダーを /dapi/ に転送します。

  2. フォールバック: 環境変数の STUDIO_TOKEN / STUDIO_API_KEY を使用します(単一テナント / 内部向け)。

顧客トークンをコンテナイメージに焼き込まないでください。

mcp.chat-atp.com/studio/mcp へのデプロイ

mcp.chat-atp.com ホストを、パスを保ったまま このサービスに向けてください。
MCP_PATH はデフォルトで /studio/mcp なので、プロセスがホスト名を所有するか、/studio/mcp を削られずに受け取る必要があります。

Docker

docker build -t chatatp-studio-mcp .
docker run --rm -p 8000:8000 \
  -e STUDIO_API_URL=https://chatatp-agent-builder-backend.onrender.com \
  -e STUDIO_TOKEN=... \
  chatatp-studio-mcp

Render

このリポジトリには render.yaml が含まれています。デプロイ後に Cloudflare / DNS を設定してください:

mcp.chat-atp.com  →  <your-render-service>.onrender.com

既に mcp.chat.atp.com で何か別のものを実行しており、ここでは /studio/* だけを扱う場合は、プレフィックスを付け替えずにリバースプロキシしてください:

location /studio/ {
    proxy_pass http://studio-mcp:8000;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header Authorization $http_authorization;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    proxy_buffering off;
    proxy_read_timeout 120s;
}

location /health {
    proxy_pass http://studio-mcp:8000/health;
}

Caddy:

mcp.chat-atp.com {
    reverse_proxy /studio/* localhost:8000
    reverse_proxy /health localhost:8000
}

もしプロキシが /studio を取り除く場合は、MCP_PATH=/mcp をその違いに設定して、取り除いた後も公開 URL が /studio/mcp のままであるようにしてください。両方を実行しないでください。

クライアントを接続する

Cursor / Claude Desktop / 任意の Streamable HTTP MCP クライアント:

{
  "mcpServers": {
    "chatatp-studio": {
      "url": "https://mcp.chat-atp.com/studio/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer chatatp_sk_..."
      }
    }
  }
}

Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector
# then connect to http://localhost:8000/studio/mcp

環境変数

変数

デフォルト

目的

STUDIO_API_URL

Render バックエンド URL

Django のビース URL

STUDIO_TOKEN

空

フォールバック認証

MCP_PATH

/studio/mcp

公開 URL パス

PORT

8000

リッスンポート

STUDIO_TIMEOUT

30

アップストリームタイムアウト(秒)

MCP_STATELESS

true

ステートレス Streamable HTTP(ロードバランサーの後方に適しています)

注記

  • Studio CLI で「推測」とマークされたパス(/dapi/mcp/servers/、/dapi/http-api/tools/、/dapi/llm/configs/、エージェント プレビュー)は studio_mcp/endpoints\.py にあります。ルートが 404 を返した場合は、そのファイルだけを変更してください。

  • ドキュメントのアップロードはまだ公開されていません(multipart)。MCP からファイルを入力したい場合は、専用ツールを追加してください。

  • Copilot アシスタントエンドポイント(/dapi/assistant/...)は意図的にラップしていません。これにより、このサーバーが Copilot に再帰しないようにしています。

간단 번역일 수 있습니다.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Exposes provider-specific tools and relays HTTP requests to configured providers like Supabase, Vercel, and Context7, enabling interaction with multiple external APIs through a unified MCP interface with configurable authentication and access controls.
    -
  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Enables MCP-compatible clients to interact with AnythingLLM, providing tools for workspace management, chat and thread operations, document operations, vector search, and system inspection.
    34
    6
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables MCP-compatible AI clients to invoke CLI-driven agent tools over Streamable HTTP, including shell execution, file operations, patching, image viewing, web search, and nested agent tasks, with permission modes and real-time progress streaming.
    -