AI Agent with MCP

使用 NodeJS 创建 MCP server（ai-agent-with-mcp）

此项目实现了一个 AI Agent，使用 Model Context Protocol（MCP）与外部资源交互。

仓库包含：

一个可运行的 MCP 服务，提供用户和消息的 REST 资源。

一个用于通过协议使用这些资源的 MCP 客户端。

一些实用示例，展示如何通过终端、REST API 或直接在 Cursor 中访问这些资源。

可用资源

MCP 服务提供以下资源：

用户资源

• api://users：列出系统中注册的所有用户
  • 返回 ID、姓名、电话号码和 thread ID 等信息
  • 格式：JSON
  • 响应示例：

    {
      "content": [
        {
          "id": 1,
          "phoneNumber": "553496341404",
          "name": "Moisés Paschoalick",
          "threadId": "thread_bZEPVYVBvHxY9Ok6WqR63M2D"
        },
        {
          "id": 2,
          "phoneNumber": "553496338888",
          "name": "José Silva",
          "threadId": "1thread_t8SFjKio6yN9pppqypilwGoR__"
        },
        {
          "id": 3,
          "phoneNumber": "553496338889",
          "name": "Maria Antonia",
          "threadId": "1thread_t8SFjKio6yN9pppqypilwGoR__"
        }
      ],
      "pageable": {
        "pageNumber": 0,
        "pageSize": 12,
        "sort": {
          "empty": false,
          "sorted": true,
          "unsorted": false
        },
        "offset": 0,
        "paged": true,
        "unpaged": false
      },
      "last": true,
      "totalPages": 1,
      "totalElements": 3,
      "first": true,
      "size": 12,
      "number": 0,
      "sort": {
        "empty": false,
        "sorted": true,
        "unsorted": false
      },
      "numberOfElements": 3,
      "empty": false
    }
    

消息资源

• hello://world：返回一条简单的问候消息
  • 格式：纯文本（text/plain）
  • 响应示例："Hello, World! This is my first MCP resource."

在 Cursor 中安装

首先，请确保已安装 Cursor，并且已在系统中配置 npm。

选项 1：通过终端安装

在终端中运行以下命令：

npx -y @smithery/cli@latest install @wonderwhy-er/desktop-commander --client cursor --key dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb

注意：提到的 key 仅为示例，你需要添加自己的 key。

如果 Cursor 正在运行，请重启。

选项 2：手动安装

将相应条目添加到你的 mcp.json 文件中：

Mac/Linux：

Linux 上：~/.config/cursor.json

{
  "mcpServers": {
    "desktop-commander": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@wonderwhy-er/desktop-commander",
        "--key",
        "dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
      ]
    }
  }
}

Windows：

{
  "mcpServers": {
    "desktop-commander": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@wonderwhy-er/desktop-commander",
        "--key",
        "dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
      ]
    }
  }
}

如果 Cursor 正在运行，请重启。

选项 3：本地克隆

克隆并构建：

git clone https://github.com/moises-paschoalick/ai-agent-with-mcp.git
cd ai-agent-with-mcp
npm run setup

如果 Cursor 正在运行，请重启。

配置命令将：

• 安装依赖项
• 构建服务
• 配置 Cursor
• 在需要时将 MCP 服务添加到 Cursor 配置中

使用方法

MCP 客户端

此项目包含一个可用于访问可用资源的 MCP 客户端：

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

async function main() {
  const client = new Client({
    name: "hello-mcp-client",
    version: "1.0.0"
  });
  const transport = new StdioClientTransport({
    command: "node",
    args: ["build/index.js"]
  });
  
  try {
    await client.connect(transport);
    
    // Listar recursos disponíveis
    const resources = await client.listResources();
    console.log("Recursos disponíveis:", resources);
    
    // Ler o recurso de usuários
    const content = await client.readResource({ uri: "api://users" });
    console.log("\nLista de Usuários:", content);
  } catch (error) {
    console.error("Erro ao executar o cliente:", error);
  }
}

main().catch(console.error);

直接使用 REST API

你也可以直接通过 REST API 访问这些资源：

# Listar todos os usuários
curl http://3.238.149.189:8080/users

安装和运行

# Instalar dependências
npm install

# Compilar o projeto
npm run build

# Executar o servidor
npm start

# Executar em modo de desenvolvimento
npm run dev

要求

• Node.js（版本需兼容 AbortController）
• TypeScript
• @modelcontextprotocol/sdk