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MCP Ambassador

MCP Ambassador

本地服务
github.com/WynnD搜索与检索078 周前更新

关于 MCP Ambassador

MCP Ambassador 为 AI Agent 生成搜索指引,帮助其发现适合当前任务的 MCP 服务。它提供查询词和结果分析建议,本身不执行网络搜索。

主要功能

  1. 01按任务发现 MCP 服务
  2. 02生成结构化搜索词
  3. 03提供结果分析指引

适用场景

  1. 01为特定项目寻找 MCP 服务
  2. 02查找音频制作等主题的工具

MCP 相关

它是一个 MCP 服务,提供 `discover_servers` 工具,生成指引供 MCP 客户端调用自身的网络搜索功能。

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": {
"ambassador": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tsx"
]
}
}
}
启动命令npx -y tsx

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
npmtsx

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

MCP Ambassador

License: MIT

mcp-ambassador 是一款专用的 MCP(多能力提供方)服务,旨在帮助 AI Agent 发现其他相关的 MCP 服务。

用途

mcp-ambassador 不会自行执行搜索,而是充当搜索指令生成器。当 AI Agent(例如聊天机器人或编码助手)发现用户当前任务或对话上下文可能需要相关工具时,可以调用 mcp-ambassador。

Ambassador 会分析请求(例如“查找用于使用 FL Studio 的工具”),并返回结构化指令,其中包括具体的搜索查询,告诉调用方 Agent如何使用自身的网页搜索能力(例如 Brave Search 或 Google Search MCP)查找可能相关的 MCP 服务。

这样,主 AI Agent 就能更有效地利用现有工具,发现适合用户当前需求的新 MCP。

工作流

  1. 用户与主 Agent: 用户与其主 AI Agent 交互。
  2. 识别需求(Agent): Agent 检测到某个主题(例如“使用 Python 进行数据分析”),此时专用 MCP 工具可能会有所帮助,但 Agent 当前尚未提供这些工具。
  3. Agent 调用 Ambassador: Agent 使用 task_description 调用 mcp-ambassador 的 discover_servers 工具(例如 {"task_description": "Data analysis with Python"})。
  4. Ambassador 生成指令: Ambassador 返回包含搜索查询(例如 "MCP server for Data analysis with Python")和 Agent 操作指令的 Markdown 字符串。
  5. Agent 执行搜索: Agent 使用自身可用的网页搜索工具执行提供的查询,并分析结果。
  6. Agent 呈现结果: Agent 总结搜索结果,并向用户推荐可能适用的 MCP 服务。

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/WynnD/mcp-ambassador.git
cd mcp-ambassador

# Install dependencies
npm install

(注意:计划发布到 npm,以便通过 npm install mcp-ambassador 更轻松地安装。)

使用方法

运行服务

你可以直接使用 tsx 运行服务(它会即时处理 TypeScript 编译):

npx tsx src/index.ts

这将启动 MCP 服务,并通过标准输入/输出(stdio)监听。

在 MCP 客户端中注册

将以下条目添加到 MCP 客户端的配置文件(例如 mcp.json)中,即可使其可被发现:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-ambassador": {
      "command": "npx",
      // Adjust the path to where you cloned the repository
      "args": ["tsx", "/path/to/your/mcp-ambassador/src/index.ts"]
    }
    // ... other servers
  }
}
工具调用示例

AI Agent 将通过类似以下的方式调用工具(使用假设的 MCP 客户端):

const result = await mcpClient.callTool('mcp-ambassador', 'discover_servers', {
  task_description: 'Working with FL Studio audio projects'
});
console.log(result);
输出示例

该工具将返回类似以下内容的 Markdown 字符串:

### Action Required: Search for MCP Servers

I have identified a potential need related to "Working with FL Studio audio projects". To find relevant MCP servers, please perform the following actions using your available web search tool (e.g., `brave_web_search`, `google_search`):

1.  **Execute Search Query 1:**
    ```
    MCP server for Working with FL Studio audio projects
    ```
2.  **(Optional) Execute Search Query 2 for broader results:**
    ```
    Tools to help with Working with FL Studio audio projects
    ```
3.  **Analyze Results:** Look for results mentioning "MCP", specific tool names, or links to code repositories (like GitHub) that seem relevant to "Working with FL Studio audio projects".

**Note:** If you do not have a web search tool available, please inform the user and suggest installing one (e.g., Brave Search MCP).

开发

  • 实现计划: 详细设计和未来计划请参阅 IMPLEMENTATION_PLAN.md。
  • Lint/格式化:(如果使用 ESLint/Prettier,请添加设置说明)
  • 测试:(实现后请添加运行测试的说明)

贡献

(如适用,请添加贡献指南)

许可证

本项目采用 MIT 许可证授权,详情请参阅 LICENSE 文件(如果你添加了该文件)。

评论

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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。