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Pyrus MCP

by sparko161-droid
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Pyrus AI 生态系统 — MCP 基础设施

本仓库是 Pyrus MCP 基础设施服务及其支持的人工智能工程团队的实现与治理中心。它还包含未来 Knowledge MCP 的架构规范与路线图，该服务拥有独立的数据存储与生命周期。

产品边界

AI clients / employees
        |
        +---------------------+
        |                     |
        v                     v
   Pyrus MCP             Knowledge MCP
   Pyrus actions         canonical knowledge
        |                     |
        v                     v
     Pyrus API          PostgreSQL/pgvector
        ^                     ^
        |                     |
        +------- PyrusBot ----+
             orchestration

Pyrus MCP

一个生产级外部服务，允许授权员工/AI 主机通过 MCP 执行 Pyrus 操作。它可独立部署，且不得依赖开发者工作站。

Knowledge MCP

一个独立的 MCP 服务，用于规范化的版本化文档、证据/谱系、语义嵌入、混合检索，以及通过 Pyrus MCP 向 Pyrus 知识库进行受控发布。

PyrusBot

一个未来的编排/应用层，将消费这两个 MCP。它后续可演变为聊天机器人、CLI、Web 工具或 IDE 适配器，而无需更改基础设施契约。

Related MCP server: MCP Enterprise Tool Gateway

当前优先级

Pyrus MCP 的生产就绪优先级最高。 Knowledge MCP 并行进行规范，但在其契约获得批准后才实施。PyrusBot 的集成在基础设施契约稳定后进行。

规范性文档

  • IMPLEMENTATION_PLAN.md — 规范性实施入口点。

  • docs/architecture/system-architecture-v2.md — 完整系统架构。

  • docs/architecture/contracts-v2.md — MCP、Pyrus API、安全、Webhook 和 Knowledge 契约。

  • docs/planning/production-roadmap-v2.md — 阶段路线图与并行化规则。

  • tasks/registry.yaml — 可执行任务图，包含所有者、审查者、关卡和依赖关系。

  • contracts/pyrus-tool-catalog.yaml — 可恢复的遗留兼容性目录；当前因遗留证据未恢复而阻塞。

  • docs/qa/gates.md — 合并/发布/生产验收关卡。

  • docs/ai-team/agent-registry.yaml — 工程角色与权限。

当前关键阻塞项

  1. 先前计划引用了 pyrus_mcp_tools_spec.json 和 inventory.json，但这些工件在当前仓库中不存在。在声明 1:1 对等性之前，必须恢复确切的遗留契约。

  2. 可见计划显示“61 个工具”，但当前可见的分组列表无法独立验证该数字。因此，确切的遗留工具数量和名称是一个 P0 契约恢复任务。

  3. 单一的 SERVER_AUTH_TOKEN 不足以作为多用户生产授权模型。目标是兼容 MCP/OAuth 的承载授权、受众验证、作用域、租户绑定、撤销和审计。

  4. SQLite 是本地开发选项，而非持久化的生产系统记录。

工程栈

Pyrus MCP

Python 3.11+ 策略；uv；FastMCP；Streamable HTTP；用于本地测试的 stdio；Pydantic；httpx；pytest；Ruff；静态类型检查；PostgreSQL；可选 Redis；Docker；GitHub Actions；外部密钥管理。

Knowledge MCP

Python + FastMCP；PostgreSQL + pgvector；用于大型/原始工件的对象存储；嵌入提供者适配器（含模型/版本记录）；后台索引/嵌入作业；可选 Redis；相同的生产安全与可观测性规范。

开发模型

每个实施项有一个主执行者、一个独立审查者，以及明确的关卡所有者。当一个任务包含多个可独立测试的结果时，应将其拆分。新发现会创建关联任务，而非静默扩展范围。

生产发布需通过架构、契约、安全、QA、持久化、可观测性、预发布和发布检查。

有用命令

node scripts/dashboard-server.mjs
# Open http://localhost:4748/

仪表盘是任务注册表的接口；注册表及上述文档仍为真理之源。

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Secure MCP-gRPC

    mstanton
    A
    license
    Not graded
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    D
    maintenance
    Provides a secure gRPC transport layer for the Model Context Protocol (MCP) with mutual TLS, token-based authentication, and fine-grained authorization. Includes comprehensive telemetry and a real-time visualization dashboard for monitoring AI model interactions and security events.
    1
    Apache 2.0

  • AgentGuard MCP

    haisamar
    F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A protected Model Context Protocol server that gives AI agents distinct machine identities, enforces least-privilege OAuth permissions, applies contextual authorization policies, and pauses sensitive actions for human approval.
    -

  • MCP Enterprise Server

    vivekjais16
    F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables secure, stateful AI agents and LLM tools to access enterprise databases, knowledge bases, live system metrics, and sandboxed code execution through the Model Context Protocol, with authentication, rate limiting, and safety guards.
    -