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MCP-Server-TESS

MCP-Server-TESS

Local
github.com/diegofornalhaAI & Agents0Updated 83w ago
Repository

About MCP-Server-TESS

MCP-Server-TESS connects MCP clients to the TESS API, exposing tools for managing agents and files and running agents with custom messages. It is for users integrating TESS services into MCP-compatible LLM workflows and requires a TESS API key.

Key features

  1. 01List and inspect agents
  2. 02Run agents with custom messages
  3. 03List and manage agent files
  4. 04Upload, inspect, and delete files
  5. 05HTTP endpoints for tools and health

Use cases

  1. 01Finding available TESS agents
  2. 02Running an agent with supplied messages
  3. 03Associating files with an agent
  4. 04Managing files on the TESS platform

MCP support

Exposes TESS API operations as tools to MCP clients, including agent execution and file management. It can also be used through HTTP endpoints.

#mcp-server#tess#api-integration

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

mcp.json · Universal config
{
  "mcpServers": {
    "tess": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "build"
      ]
    }
  }
}
Run commanddocker run -i --rm build

Local servers need a runtime on your machine (e.g. Node.js 18+). Config file locations differ by client; see your client’s docs.

Packages
ocibuild

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

MCP-Server-TESS

Servidor MCP (Model Context Protocol) para integração com a API TESS.

Sobre

Este projeto implementa um servidor que segue o protocolo MCP para interagir com a API TESS. O servidor expõe ferramentas que permitem:

  • Listar e gerenciar agentes
  • Executar agentes com mensagens personalizadas
  • Gerenciar arquivos e suas associações com agentes
  • E muito mais

Requisitos

  • Node.js 18+
  • Uma chave de API da plataforma TESS

Instalação

Via Smithery.ai (Recomendado)

Você pode usar este servidor diretamente no Smithery.ai:

  1. Acesse https://smithery.ai/server/@diegofornalha/mcp-server-tess
  2. Clique em "Instalar"
  3. Configure sua chave de API TESS quando solicitado
  4. Pronto! O servidor está disponível para uso com seu LLM favorito
Instalação Local

Clone o repositório e instale as dependências:

git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-server-tess.git
cd mcp-server-tess
npm install

Configuração

  1. Crie um arquivo .env baseado no .env.example
  2. Adicione sua chave de API da TESS:
TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui
PORT=3000

Compilação

npm run build

Execução

Para iniciar o servidor em modo de produção:

npm start

Para desenvolvimento com recarga automática:

npm run dev

Ferramentas disponíveis

O servidor expõe as seguintes ferramentas via API HTTP:

  1. listar_agentes_tess - Lista todos os agentes disponíveis
  2. obter_agente_tess - Obtém detalhes de um agente específico
  3. executar_agente_tess - Executa um agente com mensagens personalizadas
  4. listar_arquivos_agente_tess - Lista arquivos associados a um agente
  5. vincular_arquivo_agente_tess - Vincula um arquivo a um agente
  6. remover_arquivo_agente_tess - Remove o vínculo de um arquivo com um agente
  7. listar_arquivos_tess - Lista todos os arquivos disponíveis
  8. obter_arquivo_tess - Obtém detalhes de um arquivo específico
  9. enviar_arquivo_tess - Envia um novo arquivo para a plataforma TESS
  10. excluir_arquivo_tess - Exclui um arquivo da plataforma TESS

Uso com Docker

Para executar o servidor usando Docker:

# Construir a imagem
docker build -t mcp-server-tess .

# Executar o container
docker run -p 3000:3000 -e TESS_API_KEY=sua_chave_api_aqui mcp-server-tess

Endpoints da API

  • GET /health - Endpoint de verificação da saúde do servidor
  • GET /capabilities - Lista todas as ferramentas disponíveis com suas descrições e parâmetros
  • POST /tools/:toolName - Executa uma ferramenta específica (substitua :toolName pelo nome da ferramenta)

Exemplo de uso

Com Smithery.ai

Após a instalação no Smithery.ai, você pode usar o servidor com qualquer LLM compatível com MCP:

  1. Selecione o servidor @diegofornalha/mcp-server-tess nas configurações do seu LLM
  2. As ferramentas da API TESS ficarão disponíveis automaticamente para seu modelo
Via API HTTP

Para executar um agente:

curl -X POST http://localhost:3000/tools/executar_agente_tess \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "seu_agent_id",
    "model": "tess-ai-light",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Olá, como você está?"}
    ]
  }'

Licença

MIT

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From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.

An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.