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Genudo

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本地服务
genudo.aiAI 与智能体01 周前更新

关于 Genudo

Genudo MCP Client 将 Claude 等 MCP 客户端连接到 Genudo 工作区,供团队通过对话构建、运行和改进 AI Agent。它桥接本地 stdio 与 Genudo 的 Streamable HTTP MCP 服务,并提供操作指南、提示词及变更前确认流程。

主要功能

  1. 01桥接 stdio 与 Streamable HTTP
  2. 02管理管道、阶段和动作
  3. 03查看分析与 Agent 表现
  4. 04搜索及维护知识表
  5. 05编辑指引与变更确认

适用场景

  1. 01审查消息量与 AI 成本
  2. 02分析 Agent 阶段完成情况
  3. 03创建或调整业务管道
  4. 04导出 Shopify 商品目录

MCP 相关

客户端桥接 Claude Code 的 stdio MCP 与 Genudo 的 Streamable HTTP 服务,并转发工具调用。它还提供本地指南工具和提示词;也可跳过桥接,直接连接远程服务。

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": {
"genudo-ai-genudo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"genudo-mcp-client"
],
"env": {
"GENUDO_TOKEN": "<GENUDO_TOKEN>",
"GENUDO_BASE_URL": "<GENUDO_BASE_URL>",
"GENUDO_ALLOW_INSECURE_SSL": "<GENUDO_ALLOW_INSECURE_SSL>"
}
}
}
}
启动命令npx -y genudo-mcp-client
需要配置的环境变量
GENUDO_TOKEN密钥Your Genudo token (API Keys & Tokens → Create token, mcp:use scope), sent as a Bearer token.
GENUDO_BASE_URLBase URL for self-hosted Genudo instances. Defaults to https://api.genudo.ai.
GENUDO_ALLOW_INSECURE_SSLSet to true to allow self-signed certificates (local development only).

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
npmgenudo-mcp-client2.5.0

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

Genudo MCP 客户端

npm version License: MIT Node.js Version

Genudo 是一个用于为任何通信或序列型渠道构建 AI Agent 的平台,支持具备管道感知能力、集成能力和企业知识访问权限的 Agent;所有功能都通过一个平台、一个收件箱和一个分析仪表板统一管理。这个轻量级桥接工具可将 Claude 和其他 MCP 客户端连接到你的 Genudo 工作区,让你直接在聊天中构建、运行和改进这些 Agent。

📖 哪种安装方式适合你? 请参阅 CONNECT.md,了解将 Genudo 连接到 Claude 的各种方式(插件、连接器、桌面扩展、其他 MCP 客户端、远程 OAuth), 并查看按价值排序的可复制粘贴安装命令。

概述

Genudo MCP Client 在 Claude Code 基于 stdio 的 MCP 实现与 Genudo 的 Streamable HTTP MCP 服务之间搭建了桥梁。这样,你就能直接在 Claude Code 对话中使用 Genudo 强大的业务自动化工具。

功能

直接在 Claude Code 中使用 Genudo 的业务自动化工具。该服务在五个领域提供 29 个工具:

  • 📊 分析 — 账户摘要、消息量统计、AI 性能与成本(get_account_summary、get_messaging_stats、get_ai_performance)
  • 🔎 探索 — 列出管道、阶段、操作、变量、联系人、商机、消息和知识表;搜索知识;读取后续跟进配置;查看有效的构建选项(list_pipelines、list_pipeline_stages、list_actions、list_variables、list_contacts、list_opportunities、list_messages、list_knowledge_tables、search_knowledge_table、get_stage_followup、get_pipeline_options)
  • 🚀 构建 — 提供分步引导构建器,并可直接创建管道、阶段、变量、Webhook 操作、后续跟进序列和知识表(start_pipeline_journey、create_pipeline、create_stage、create_variable、create_action、create_followup、create_knowledge_table、upsert_knowledge_points)
  • 🔧 更新 — 调整已启用的管道、阶段、操作、变量、商机(批量)和后续跟进配置(update_pipeline、update_stage、update_action、update_variable、update_opportunities、update_followup)
  • 🗑️ 删除 — 按稳定 ID 删除知识行(delete_knowledge_points)
  • 🛍️ Shopify 知识导出器 — 通过 GraphQL 动态提取产品、清除 HTML、规范化阿拉伯语和英语文本,并生成带 UTF-8 BOM 的干净 CSV 文件,以及标题自动翻译为阿拉伯语、格式适用于 Excel 的知识库(shopify_export_catalog)
从以下三种工作流开始
  1. 审查我的 AI 业务运营 — Claude 获取账户、消息和 AI 成本统计数据,并指出最值得优先修复的问题。
  2. 分析我的 Agent 性能 — 找出成本高的 Agent、完成率低的阶段,以及未触发的操作。
  3. 创建或改进管道 — 例如:“为一个夏令营创建 Messenger 销售 Agent;收集姓名、电话、分支机构和孩子年龄;遇到特殊需求相关问题时转交处理。”
引导式指令编辑(内置)

该连接器不只是提供工具,还会教 Agent 如何编写优质的 Agent 指令,完全在客户端进行(无需额外设置):

  • 引导工具 — get_instruction_guides(编写规则 + persona/全局 + 阶段模板 + 感知 token 的 QA 检查清单)和 get_editing_playbook(安全的加载 → 编辑 → 对比 → 确认 → 推送工作流)。Agent 会按需获取这些内容。
  • 提示词(任意 MCP 客户端中的斜杠命令) — edit_instructions、build_pipeline、audit_pipeline。
  • 安全性 — 修改线上 Agent 之前,Agent 会从 list_pipelines / list_pipeline_stages 读取当前文本,向你展示修改前后的差异及预期影响,并且只有在你确认后才会使用 update_pipeline / update_stage 推送。

快速开始

只需一条命令,无需克隆或手动配置:

claude mcp add --env GENUDO_TOKEN=YOUR_TOKEN --transport stdio genudo -- npx -y genudo-mcp-client

将 YOUR_TOKEN 替换为你的 Genudo token(在 API Keys & Tokens → Create token 中创建,并选择 mcp:use 范围 — 请参阅获取你的 Token)。重启 Claude Code,即可开始使用 Genudo 工具!

前置条件

  • Node.js 18.0.0 或更高版本
  • 可访问 API 的 Genudo 账户
  • 你的 Genudo token

安装

推荐:一条命令
claude mcp add --env GENUDO_TOKEN=YOUR_TOKEN --transport stdio genudo -- npx -y genudo-mcp-client

npx 会获取并运行已发布的软件包,无需克隆或指定本地路径。从 API Keys & Tokens 获取你的 token(见下文),然后重启 Claude Code。

替代方式:从源代码安装

用于本地开发或贡献代码:

git clone https://github.com/genudo-ai/genudo_mcp.git
cd genudo_mcp
npm install

然后手动配置 Claude Code(请参阅下文的配置部分)。

配置

步骤 1:获取你的 Token
  1. 登录你的 Genudo 账户
  2. 在侧边栏的 Developer 下,打开 API Keys & Tokens
  3. 点击 Create token
  4. 为 token 命名(例如 claude-mcp)
  5. 在 Scopes 下滚动列表并勾选 mcp:use(访问 MCP 服务 — Streamable HTTP + JSON-RPC 工具调用)
  6. 选择 Expiry(30 天、90 天、1 年或永不过期)
  7. 点击 Create token 并复制 token — 它只会显示一次;Genudo 只保留哈希副本
步骤 2:连接你的 MCP 客户端

推荐 — Claude Code,一条命令:

claude mcp add --env GENUDO_TOKEN=YOUR_TOKEN --transport stdio genudo -- npx -y genudo-mcp-client

Google Antigravity 和 Gemini CLI(agy): 从 antigravity/genudo/ 安装官方插件:

# Global installation (recommended)
mkdir -p ~/.gemini/config/plugins/genudo && cp -R antigravity/genudo/* ~/.gemini/config/plugins/genudo/

也可以在项目级别将其添加到 .agents/plugins/genudo/。完整说明请参阅 antigravity/genudo/README.md。

其他客户端(Codex、Cursor、Windsurf、Claude Desktop): 使用相同的软件包,将此代码块添加到客户端的 MCP 配置中:

{
  "mcpServers": {
    "genudo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "genudo-mcp-client"],
      "env": {
        "GENUDO_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}
改为从源代码运行(贡献者)

如果你克隆了仓库,而不是使用已发布的软件包,请将路径指向本地的 index.js:

{
  "mcpServers": {
    "genudo": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/genudo_mcp/index.js"],
      "env": { "GENUDO_TOKEN": "your_token_here" }
    }
  }
}

将路径替换为你克隆仓库的位置。

步骤 3:重启 Claude Code

退出当前 Claude Code 会话并启动新会话:

# Exit current session
exit

# Start new session
claude

用法

配置完成后,Claude Code 将自动获得对 Genudo 工具的访问权限。你可以在对话中使用这些工具:

示例:

User: "Show me my account summary"
Claude: [Uses get_account_summary tool to fetch your data]

User: "Create a new sales pipeline using GPT-4"
Claude: [Uses get_pipeline_options and create_pipeline tools]

测试连接

你可以手动测试桥接程序:

# Set your token
export GENUDO_TOKEN="your_token_here"

# Run the bridge
node index.js

# Send a test message (paste this and press Enter):
{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{}}

# You should receive a response with server info

故障排除

“GENUDO_TOKEN environment variable is required”
  • 确保已在 Claude Code 配置中设置 token
  • 在 Genudo 账户中确认 token 有效
“MCP handshake failed” / 无响应
  • 检查 GENUDO_BASE_URL 是否正确(默认为 https://api.genudo.ai)— 桥接程序会向 <base>/mcp 发送 POST 请求
  • 确认服务正在运行且可访问
  • 检查防火墙和网络设置
“HTTP 401: Unauthorized”
  • 你的 token 无效或已过期
  • 在 Genudo 账户设置中生成新的 token
自签名证书连接问题
  • 桥接程序已配置为在本地开发时接受自签名证书
  • 在生产环境中,请使用有效的 SSL 证书

环境变量

变量必填默认值描述
GENUDO_TOKEN是-在账户设置中获取的 Genudo 令牌
GENUDO_BASE_URL否https://api.genudo.ai可自托管 Genudo 实例的基础 URL
GENUDO_ALLOW_INSECURE_SSL否false允许使用自签名 SSL 证书(仅限本地开发)
GENUDO_REQUEST_TIMEOUT否8000重试前单次请求的超时时间(毫秒)
GENUDO_REQUEST_RETRIES否4放弃前的请求尝试次数
GENUDO_WORKDIR否当前目录Agent 写入本地流水线镜像、版本快照和缓存指南的根目录

开发

项目结构
genudo-mcp-client/
├── index.js           # Main bridge script
├── package.json       # Node.js project config
├── .env.example       # Environment variables template
└── README.md          # This file
工作原理
  1. Bridge 对 <base>/mcp 执行 MCP 握手(Streamable HTTP)
  2. 从 stdin 读取 JSON-RPC 请求(来自 Claude Code)
  3. 将每个请求作为 HTTP POST 转发到同一端点
  4. 通过 stdout 将响应返回给 Claude Code

从 v2.5.0 开始,不再有 SSE 步骤:Streamable HTTP 使用单一端点,以 POST 接收每条消息。如果你不需要 Bridge 的本地指南工具、提示词或响应精简功能,可以完全跳过它,直接将客户端指向服务端: claude mcp add --transport http genudo https://api.genudo.ai/mcp

Claude Code → (stdin) → Bridge → (HTTPS) → Genudo MCP Server
                ↑                              ↓
                └─────── (stdout) ←────────────┘

安全说明

  • 切勿将令牌提交到版本控制系统
  • 安全存储令牌(环境变量、密钥管理器)
  • 定期轮换令牌
  • 在生产环境中使用 HTTPS
  • 将令牌权限范围限制在所需的最低程度

隐私政策

此客户端是一个本地 Bridge。除了你配置的 Genudo 端点之外,它不会在任何地方收集、存储或传输你的数据。

  • **处理的数据:**你的 GENUDO_TOKEN 以及 MCP 客户端发出的 JSON-RPC 请求,仅通过 HTTPS 发送到你的 Genudo 服务(默认为 https://api.genudo.ai),并置于 Authorization: Bearer 标头中。
  • **本地存储:**无。Bridge 不保留日志、缓存或遥测数据,也不会在磁盘上存储任何内容。你的令牌保存在 MCP 客户端自身的配置中。
  • **第三方:**不会向 Genudo 以外的任何一方发送数据。
  • **数据保留与账户数据:**你通过 Genudo 访问或创建的数据受 Genudo 的政策约束。

完整政策:隐私政策 · 服务条款。如有疑问,请联系: [email protected]。

许可证

MIT

支持

需要帮助?我们随时为你提供支持:

贡献

欢迎贡献!请参阅 CONTRIBUTING.md,了解如何开始。

快速概览:

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交更改(git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推送到该分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 发起 Pull Request

更新日志

请参阅 GitHub Releases 页面,了解变更和版本历史。

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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。