mcpField
H

hrevn-mcp-server

本地服务
github.com/ai-human-andalusiaAI 与智能体015 周前更新

关于 hrevn-mcp-server

hrevn-mcp-server 是一个精简的 stdio MCP 服务,连接 AI Agent 与 HREVN 托管运行时,执行基线诊断和工作流完整性检查。逻辑由托管 API 负责,并返回结构化结果。

主要功能

  1. 01基线检查
  2. 02配置文件验证
  3. 03生成与验证 Bundle
  4. 04结构化风险与补救结果

适用场景

  1. 01根据基线检查 AI 工作流
  2. 02验证配置文件和记录
  3. 03生成或验证产物 Bundle

MCP 相关

通过 stdio 暴露四个调用 HREVN 托管 API 的 MCP 工具:baseline_check、profile_validate、generate_bundle 和 verify_bundle。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"ai-human-andalusia-hrevn": {
"command": "uvx",
"args": [
"hrevn-mcp-server"
]
}
}
}
启动命令uvx hrevn-mcp-server

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypihrevn-mcp-server0.1.0a0

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

HREVN MCP 服务

面向 HREVN 的精简 stdio MCP 服务,由在线托管运行时 https://api.hrevn.com 提供支持。

存在的意义

此仓库将 HREVN 封装为真正的 MCP 工具,而不是临时编写的辅助脚本。 它刻意保持精简:

  • 核心语义仍由 HREVN 托管运行时负责
  • MCP 层仅暴露稳定的工具契约
  • 重要结果以结构化输出的形式返回,包括 risk_flags、remedy_payload 和 check_id

包含的工具

  • baseline_check
  • profile_validate
  • generate_bundle
  • verify_bundle

环境

export HREVN_API_BASE_URL="https://api.hrevn.com"
export HREVN_API_KEY="replace-with-issued-alpha-key"

可选环境变量:

  • HREVN_MCP_TIMEOUT_SECONDS
  • HREVN_MCP_SERVER_NAME
  • HREVN_MCP_SERVER_VERSION

安装

可编辑安装
cd hrevn-mcp-server
python3 -m pip install -e .
从 PyPI 安装
python3 -m pip install hrevn-mcp-server

控制台入口点为:

hrevn-mcp-server

运行

hrevn-mcp-server

此服务使用 MCP stdio 传输方式。

使用客户端前先验证

hrevn-mcp-server --version
hrevn-mcp-server --list-tools
hrevn-mcp-server --self-test

如果直接从源代码运行,且未安装入口点:

PYTHONPATH=src python3 -m hrevn_mcp_server.server --list-tools
PYTHONPATH=src python3 -m hrevn_mcp_server.server --self-test

自检会针对配置的 HREVN 托管 API 运行一次在线 baseline_check。

工具契约

baseline_check

最简载荷:

{
  "task_type": "ai_workflow",
  "profile": "eu_readiness_profile",
  "record": {
    "agent_name": "example_agent",
    "summary": "baseline smoke test"
  },
  "metadata": {
    "surface": "mcp",
    "stage": "pre_completion"
  }
}
profile_validate

最简载荷:

{
  "profile": "eu_readiness_profile",
  "record": {},
  "metadata": {}
}
generate_bundle

最简载荷:

{
  "record": {},
  "traces": [],
  "options": {
    "include_report_pdf": false
  }
}
verify_bundle

最简载荷:

{
  "source": "/path/to/bundle-or-artifact"
}

MCP 配置示例

使用如下本地 stdio 配置:

{
  "mcpServers": {
    "hrevn": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "-m",
        "hrevn_mcp_server.server"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/ABSOLUTE/PATH/TO/hrevn-mcp-server/src",
        "HREVN_API_BASE_URL": "https://api.hrevn.com",
        "HREVN_API_KEY": "YOUR_HREVN_API_KEY"
      }
    }
  }
}

另请参阅:

Antigravity 状态

目前已可通过自定义 MCP 配置,在 Google Antigravity 中试验性地探索 HREVN。

已验证的内容:

  • HREVN MCP 服务可在本地运行
  • 服务提供由 https://api.hrevn.com 支持的真实工具
  • baseline_check 会返回真实的结构化结果
  • Antigravity 预览版会在 UI 中提供 MCP 配置界面

目前尚未声称的内容:

  • 官方原生 Antigravity 集成
  • 保证将 MCP 工具注入每个 Antigravity Agent 实例
  • 除直接观察到的内容外,提供 Antigravity 专属的护栏钩子

注册表元数据

此仓库包含:

这是一个机器可读清单,用于描述 MCP 服务、软件包、传输方式和仓库元数据。

设计规则

此服务不得在本地重新实现 HREVN 的事实逻辑。 它应暴露调用托管 API 的稳定 MCP 工具。

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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。