agentcast

agentcast-mcp

一个 MCP 服务，可让 AI 助手强制执行结构化输出：从杂乱的大模型文本中提取 JSON，根据结构规范进行校验，并在模型返回的结构不符合要求时生成重试反馈消息。

基于 @mukundakatta/agentcast 构建。适用于 Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf、Zed 以及其他任何 MCP 客户端。

提供的工具

extract_json

从杂乱的大模型输出中提取 JSON 值。依次尝试解析整段文本、围栏中的 ```json ``` 代码块，然后提取最大的平衡 {...} / [...] 子字符串。返回解析后的值以及成功使用的策略。

{
  "text": "Sure, here you go:\n```json\n{\"answer\": 42}\n```\nLet me know!"
}

→

{
  "value": { "answer": 42 },
  "found": true,
  "source": "fenced_json"
}

source 的值为 whole、fenced_json、fenced_plain、balanced_substring 或 none。

validate_response

根据 agentcast 结构规范校验解析后的 JSON 值。规范将字段名称映射到类型：string、number、boolean、array、object。在类型后添加 ? 表示可选。

{
  "value": { "name": "ada" },
  "shape": { "name": "string", "age": "number" }
}

→

{
  "valid": false,
  "error": "missing required field 'age'"
}

build_retry_prompt

根据尝试历史生成校验错误反馈消息；当模型返回的结构不符合要求时，agentcast 会将此消息附加到对话中。此工具将“以校验错误作为反馈”这一模式封装起来，供希望手动驱动相同重试循环的非 Node MCP 客户端使用。

{
  "attempts": [
    { "text": "{\"name\":\"ada\"}", "error": "missing required field 'age'" }
  ],
  "expected_shape": { "name": "string", "age": "number" }
}

→

{
  "feedback": "Your previous response did not match the required shape. Error: missing required field 'age'\n\nTry again. Respond with ONLY valid JSON that fixes the error above.\n\nExpected shape: {\"name\":\"string\",\"age\":\"number\"}"
}

安装

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "agentcast": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mukundakatta/agentcast-mcp"]
    }
  }
}

Cursor / Cline / Windsurf / Zed

在客户端对应的 mcp.json 中使用相同的配置结构。大多数客户端可通过 npx -y @mukundakatta/agentcast-mcp 自动发现。

本地安装

npm install -g @mukundakatta/agentcast-mcp
mcp-agentcast        # listens on stdio

为什么这很重要

当大模型需要返回结构化数据时，它有时会在 JSON 外包裹说明文字、代码围栏，或编造字段。标准的 JSON.parse 会抛出异常。手写正则表达式会遗漏嵌套结构。此 MCP 服务让任何驱动 Agent 的模型都能真正做到：（1）从响应中提取 JSON；（2）检查其是否符合预期结构；（3）构建准确的重试提示词，引导模型在下一轮修正结果。

许可证

MIT。