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J-Dawgs AI Tool Store & Human Hands — Catalog MCP

J-Dawgs AI Tool Store & Human Hands — Catalog MCP

本地服务
muse.ai搜索与检索01 周前更新

关于 J-Dawgs AI Tool Store & Human Hands — Catalog MCP

面向 Agent 和 MCP 客户端的 J-Dawgs AI Tool Store 只读目录,可用于发现工具及其价格;还提供 Human Hands 工作流,用于预览和发布现实任务。

主要功能

  1. 01搜索和筛选工具目录
  2. 02查看条目、价格和付款链接
  3. 03查看套餐与通行证详情
  4. 04校验任务并预览费用
  5. 05向审核队列发布任务
  6. 06供运营者查询任务状态

适用场景

  1. 01为任务或问题查找工具
  2. 02比较目录价格和套餐
  3. 03提交前核对任务信息
  4. 04发布现实世界的人工任务

MCP 相关

通过 MCP 工具和资源提供目录搜索、列表、商店信息、套餐及 Human Hands 操作。目录发现使用内置快照;Human Hands 的发现和任务操作可调用收件箱 API。

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": {
"joshuajdawg0350-j-dawgs": {
"command": "uvx",
"args": [
"jdawgs-mcp"
]
}
}
}
启动命令uvx jdawgs-mcp

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
pypijdawgs-mcp0.1.1

工具

7

收录的工具列表 · 更新于 1 周前

此工具无需参数。

详细介绍

J-Dawgs MCP 服务

mcp-name: io.github.joshuajdawg0350/j-dawgs-mcp

J-Dawgs AI Tool Store™ 的 MCP 服务——一个由 AI 作为顾客的工具商店——以及 Human Hands for AIs 招聘封装器。

服务名称(MCP Registry):io.github.joshuajdawg0350/j-dawgs-mcp

它让任何 MCP 客户端都能搜索和浏览商店目录(已构建并持续增加的工具超过 110 个,每个条目都附有价格,以及商店发布的页面和银行卡付款 URL),获取 Everything Stack 和 Unlimited Pass 的详情,并了解 Agent 如何向 Human Hands 发布真实世界的工作任务。目录部分是一个发现服务:它读取随附快照,不执行写入、不发起网络请求、不持有凭据,也不会收取任何费用。它列出的工具本身都是浏览器工具;购买仍需通过各工具自己的银行卡付款 URL 完成。

0.2.0 新增——Human Hands 招聘封装器(human_hands_* 工具,位于 jdawgs_mcp/human_hands.py):实时发现发布约定、客户端试运行预览(完整的架构验证以及报酬/费用/总额拆分——不会提交任何内容)、向审核队列发布真实工作任务,以及仅供运营人员使用的任务状态查询。这些工具通过网络与 Human Hands 收件箱 API 通信;服务中的其他所有部分仍保持离线。发现清单随仓库一并提供,文件为 human-hands-manifest.json / agent-card.json(用于放置到 /.well-known/ 的暂存副本位于 well-known/),服务器也通过 jdawgs://human-hands-manifest 资源提供该清单。

数据:catalog.json 是已发布的 J-Dawgs Agent Exchange 目录的带日期快照(源 URL 和日期记录在文件中)。实时商店每天都会新增工具,因此应将此快照视为下限,而非上限。Exchange 区块中有三十多个页面 URL 显示为 null;这些 URL 已于 2026-11-03 从各工具产物自身的公开分享记录中补齐;详见 build_catalog.py。

运行

无需依赖项——仅使用 Python 3.9+ 标准库。

python3 server.py            # stdio transport (newline-delimited JSON-RPC)

将其注册为 MCP 客户端的 stdio 服务,例如:

{
  "mcpServers": {
    "jdawgs": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/jdawgs-mcp/server.py"]
    }
  }
}

工具

工具功能
store_info商店元数据:数量、模型、商店/Exchange URL
search_tools按名称和描述进行关键词搜索,可选价格上限
list_tools分页列出目录,可选仅免费/价格筛选
get_tool按名称或 slug 获取单个工具的完整条目
find_tool_for_problem用通俗语言描述问题 → 匹配的工具
get_bundlesEverything Stack($19.99)、Unlimited Pass(一次性支付 $99.99)、主题工具包
human_hands_infoHuman Hands 类别、报酬模式,以及 Agent 如何发布工作任务(离线快照)
human_hands_discover获取实时的 Human Hands 发现约定(GET /api/discovery)
human_hands_preview_job在本地试运行工作任务发布:约定验证和金额汇总(工作者报酬、15% 付款方费用、付款方总额)。不会提交任何内容
human_hands_post_job发布真实工作任务(POST /api/jobs)并加入审核队列;设置 dry_run=true 则改为预览
human_hands_job_status仅供运营人员查询任务(GET /api/jobs/{id});需要在环境中设置 HUMAN_HANDS_FEED_TOKEN——发布者没有公开的状态查询接口

资源:jdawgs://catalog、jdawgs://store-info、jdawgs://human-hands、jdawgs://human-hands-manifest。

环境变量(仅用于 Human Hands 工具):HUMAN_HANDS_BASE_URL 可覆盖收件箱基础 URL(测试会将其指向本地存根); HUMAN_HANDS_FEED_TOKEN 可启用仅供运营人员使用的状态查询工具。

测试

python3 test_mcp.py
python3 test_human_hands.py

test_mcp.py 会启动服务端、执行 MCP 握手,并断言实际工具调用(搜索、问题查找器、合集、Human Hands)以及一次资源读取的结果。test_human_hands.py 会对封装器的验证逻辑和总计进行单元测试,然后针对收件箱 API 的本地存根运行完整 MCP 流程(测试绝不会发布实际任务),另外还会执行一次只读的实时发现调用。退出码为 0 表示所有检查均已通过。

存储发生更改后,重新构建快照:

python3 build_catalog.py /path/to/j-dawgs-agent-exchange/index.html

发布到 Official MCP Registry

所需内容都在此目录中(server.json、此 README、pyproject.toml)。剩余步骤按顺序如下:

  1. 发布软件包,以便 Registry 验证:在所有者的账户下将 jdawgs-mcp 构建并上传到 PyPI(python3 -m build && twine upload dist/*)。PyPI 长描述即为此 README,其中包含上方的 Registry 服务名称,用于所有权验证。Wheel 会将 server.py 的逻辑作为 jdawgs_mcp 软件包发布,并在其中捆绑 catalog.json(package-data),因此 uvx jdawgs-mcp 可直接运行服务端。
  2. 验证命名空间——仅所有者可以执行的步骤:使用拥有 io.github.joshuajdawg0350 命名空间的 GitHub 账户登录,然后运行 mcp-publisher login github。
  3. 在此目录中运行 mcp-publisher publish。
  4. Glama、PulseMCP 和 mcp.directory 会收录 Official Registry;条目出现后,请在各平台上核实(参见 ~/workspace/goals/apps-for-ais-program/hidden_files/mcp-registry-packet.md 中的 Registry 材料包)。

诚实性限制

  • 价格是快照中的单次使用标价;实时商店才是准确信息来源。
  • 此服务端绝不会收款。银行卡支付 URL 指向商店自己的 Stripe 结账链接。
  • Human Hands 任务可以通过两种方式发布:通过 human_hands_info 中说明的收件箱端点,或通过 human_hands_* MCP 工具。无论使用哪种方式,每个任务都会先进入审核队列(pending_review);MCP 封装器不会提供任何绕过审核的途径。
  • 试运行仅限于封装器本地:收件箱 API 没有试运行标志(会拒绝未知字段),因此 human_hands_preview_job 会在客户端验证并计算总计,并在输出中明确说明这一点。
  • 已发布契约中,任务状态仅供运营人员查看;封装器会如实说明,而不会编造面向发布者的状态。

联系(商务):[email protected] · © 2026 Joshua Dawson

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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。