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mcp-agent-dashscope
基于阿里百炼 DashScope 平台的 Model Context Protocol (MCP) Agent 样例工程。
ai_chat 工具调用）npm install
项目已包含 .env 文件，API Key 已配置。如需修改，编辑 .env 文件：
DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here
npm run build
用户通过 Web 界面（HTML 页面）访问，无需了解底层 stdio 通信：
npm run api
然后在浏览器中访问：http://localhost:3000
直接运行 MCP 服务器（用于集成到 Claude Desktop 等 MCP 客户端）：
npm start
或开发模式（自动重新编译）：
npm run dev
注意： npm start 启动的是纯 MCP 服务器，通过 stdio 与 MCP 客户端通信。如果要在浏览器中使用，请使用 npm run api 启动 Web 服务器。
你将看到一个美观的 Web 界面，可以直接使用所有功能！
说明： 用户通过 Web 界面（HTML 页面）与系统交互，底层 MCP 服务器通过 stdio 通信是内部实现细节，用户无需关心。
mcp-agent/
├── src/
│ ├── index.ts # 主入口文件
│ ├── server.ts # MCP 服务器实现
│ ├── dashscope-client.ts # DashScope API 客户端
│ ├── api-server.ts # Web API 服务器
│ ├── web-client.html # Web 界面
│ ├── tools/ # 工具定义
│ │ └── ai-chat.ts # AI 对话工具
│ └── resources/ # 资源定义
│ └── file-system.ts
├── dist/ # 编译输出
├── package.json
├── tsconfig.json
├── test-mcp-client.js # 测试客户端
└── README.md
本项目实现了 Model Context Protocol 的核心功能：
当用户通过 Web 界面使用 AI 对话功能时，完整的调用流程如下：
用户 → Web 界面 → HTTP API → MCP 协议（stdio）→ MCP 服务器 → ai_chat 工具 → DashScope API
callAIChat() 函数，发送 HTTP POST 请求到 /api/mcp/tools/callai_chat 工具处理器启动 Web 服务器后，在浏览器中访问 http://localhost:3000，即可使用 AI 对话功能。
直接运行 MCP 服务器（用于集成到其他 MCP 客户端）：
npm start
注意： 直接运行 npm start 会启动纯 MCP 服务器，通过 stdio 与 MCP 客户端通信。如果要通过 Web 界面使用，请使用 npm run api 启动 Web 服务器。
在 src/tools/ 目录下创建新的工具文件，然后在 src/server.ts 中注册。
在 src/resources/ 目录下创建新的资源文件，然后在 src/server.ts 中注册。
MIT
Run Claude Code as an MCP server so any agent can delegate coding tasks to it
@microsoft✓ OfficialBrowser automation using accessibility snapshots instead of screenshots
@googleapis✓ OfficialGoogle's universal MCP server supporting PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, and 10+ databases
@github✓ OfficialOfficial GitHub integration for repos, issues, PRs, and CI/CD workflows