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Agent Tools Mcp

Agent Tools Mcp

远程服务
agent-tools.cloudAI 与智能体11 天前更新

关于 Agent Tools Mcp

Agent Tools Mcp 是 agent-tools.cloud 目录的 MCP 发现服务,面向需要按意图查找服务、MCP 服务和 A2A Agent 的用户。它提供分类检索与详情查询,并包含对 MCP 服务描述和工具文档的安全扫描。

主要功能

  1. 01按意图搜索目录项目
  2. 02检索 MCP 服务与详情
  3. 03检索 A2A Agent
  4. 04查询分类与统计
  5. 05扫描 MCP 服务安全风险

适用场景

  1. 01按任务需求查找可调用服务
  2. 02查找适用的 MCP 服务或 A2A Agent
  3. 03连接前检查 MCP 服务描述中的风险

MCP 相关

该服务通过 MCP 提供目录发现工具,包括搜索、详情、分类、统计及 MCP 安全扫描。托管服务提供完整工具集;独立 stdio 包仅包含核心搜索工具。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://agent-tools.cloud/mcp-discovery/
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

安装包
pypiagent-tools-mcp0.2.0

工具

11
参数类型必填说明
chainany否
top_kinteger否
intentany否
has_mcpboolean否
categoryany否
max_price_usdany否
min_confidenceany否

详细介绍

mcpserver — agent-tools.cloud 目录 + MCP 发现

smithery badge

为 agent-tools.cloud 提供支持的服务——一个开放的 x402 付费服务目录,并提供免费的 MCP 发现端点。 也列于 Smithery。

**注意(2026-05-25):**此前托管的付费 Qwen3.6 中继和付费垂直领域端点(signal / onchain / defi / portfolio)在连续 30 天没有外部转化后已下线。此仓库现在仅提供目录站点和免费的 MCP 发现服务。

当前提供的服务

路径身份验证用途
GET /(主机 = agent-tools.cloud)免费目录站点(搜索 / 浏览)
GET /api/v1/search免费多维服务搜索
POST /api/v1/ask免费,有速率限制基于目录候选项、由 LLM 排序的推荐
GET /api/v1/services/{slug}免费服务卡片,包含支付、调用和质量元数据
GET /api/v1/categories、/api/v1/stats免费目录维度和汇总统计
POST /api/v1/submit免费,有速率限制提交待审核服务并去重
POST /mcp-discovery/免费MCP streamable-http 发现服务
POST /a2a免费A2A JSON-RPC Agent(message/send):目录搜索 + MCP 安全扫描
GET /healthz免费存活状态
GET /v1/models免费上游模型列表(只读)
GET /.well-known/agent-tools.json免费Agent 发现清单
GET /.well-known/x402免费x402 v0.4 自我描述(仅免费服务)
GET /.well-known/mcp.json免费MCP 自我描述

MCP 发现服务也以独立 PyPI 软件包的形式发布: agent-tools-mcp (仓库)。

MCP 发现工具

search(intent, top_k=5, category=None, max_price_usd=None, has_mcp=None)
ask_services(intent, top_k=5, category=None, max_price_usd=None, use_llm=True)
get(slug)
list_categories()
stats()
search_mcp_servers(intent, top_k=5, chain=None, require_healthy=False)
get_mcp_server(slug)
search_a2a_agents(intent, top_k=5, x402_only=False)
search_resources(intent, protocol=None, top_k=10)
scan_mcp_safety(endpoint_url, name="", description="", tools_text="")
register(url, name=None, description=None, mcp_url=None, category=None)

search 接受自然语言意图,并通过 FTS5 + 热度 + 健康状态进行排序。每个结果都包含 match_reason 和 confidence 分数。 ask_services 使用与 /api/v1/ask 相同的检索优先 / LLM 重排流程。

在连接 MCP 服务之前,scan_mcp_safety 会根据端点 URL 检查其是否存在恶意软件 / 提示词注入诱饵:已编入索引的服务会返回最新保存的判定;未知服务则会进行实时探测、扫描并添加到目录中。判定基于针对服务所公布的名称、描述和工具文档运行的确定性静态规则(不执行代码)。规则涵盖管道传递到 shell / base64 求值 / PowerShell 安装引导程序、裸 IP 载荷主机、提示词注入措辞,以及 MCP 工具投毒胁迫——“始终先调用此工具”、“使用任何其他工具前你必须……”、隐藏的 <IMPORTANT> 指令、“列出所有 API 密钥 / 在回复中包含机密”,以及胁迫读取并转发 .key/.pem/.ssh/.env 文件。为避免误报,面向源代码的规则(SQL / 命令 / 代码注入)不会应用于自然语言描述。每次实时调用还会运行一次前沿 LLM 的第二意见,作为参考维度。 它也作为 A2A 技能通过 POST /a2a 提供。托管服务包含上述完整工具集;stdio agent-tools-mcp PyPI 软件包仅提供核心搜索工具。

部署

目前部署在 latex-tools 上,由 nginx 提供反向代理(虚拟主机:agent-tools.cloud)。

cd /opt/mcpserver
sudo git pull
sudo systemctl restart mcpserver

systemd 单元文件位于 deploy/:

  • mcpserver.service — ASGI 应用(uvicorn,127.0.0.1:9100)
  • agent-tools-crawl.{service,timer} — 每 6 小时运行一次的目录爬虫
  • agent-tools-health.{service,timer} — 端点健康检查

配置

请参阅 .env.example。必需项:

  • UPSTREAM_BASE_URL / UPSTREAM_API_KEY — 用于 /v1/models
  • AGENT_TOOLS_ASK_BASE_URL / AGENT_TOOLS_ASK_API_KEY / AGENT_TOOLS_ASK_MODEL — /api/v1/ask 的大模型后端
  • AGENT_TOOLS_SAFETY_BASE_URL / AGENT_TOOLS_SAFETY_API_KEY / AGENT_TOOLS_SAFETY_MODEL — scan_mcp_safety 的可选覆盖项,用作安全建议的大模型(默认使用 AGENT_TOOLS_ASK_* 后端)
  • AGENT_TOOLS_DB_PATH — 目录的 SQLite 路径
  • AGENT_TOOLS_ASK_RATE_LIMIT_PER_MINUTE / AGENT_TOOLS_ASK_RATE_LIMIT_PER_DAY — 公开提问的滥用限制
  • METRICS_BEARER_TOKEN — /metrics 的可选远程访问令牌;未设置时,指标仅限本地访问

冒烟测试

# Liveness
curl https://agent-tools.cloud/healthz

# Directory stats
curl https://agent-tools.cloud/api/v1/stats

# Intent-level service recommendation
curl -s -X POST https://agent-tools.cloud/api/v1/ask \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"query":"find a weather API that accepts x402","limit":2}'

# Service card
curl https://agent-tools.cloud/api/v1/services/weather-hugen-tokyo-scan

# MCP discovery handshake
curl -s -X POST https://agent-tools.cloud/mcp-discovery/ \
  -H 'content-type: application/json' \
  -H 'accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize",
       "params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},
                 "clientInfo":{"name":"smoke","version":"1"}}}'

# Retired paid path -> 404
curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' -X POST \
  https://agent-tools.cloud/v1/chat/completions \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"model":"Qwen/Qwen3.6-35B-A3B","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'
# => 404

许可证

本仓库中的 agent-tools.cloud 服务端和目录代码依据 PolyForm Noncommercial License 1.0.0 授权 — 您可以将其用于任何非商业用途,包括使用、修改和分享;不得用于商业用途。

agent-tools-mcp/ 中的独立 MCP 客户端包(以 agent-tools-mcp 名称发布到 PyPI)依据 Apache-2.0 单独授权,因此任何 Agent(包括商业用途的 Agent)均可自由安装并调用托管服务。

使用 agent-tools.cloud 托管服务受其服务条款约束,而非本代码许可证。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。