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MCP 小智服务器 - 智能体管理工具

Project description

MCP 小智服务器

MCP 小智服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的智能体管理工具,可以对小智平台的智能体进行各种操作和配置。

功能特性

  • 修改智能体的大语言模型
  • 修改智能体的 TTS 模型
  • 修改智能体的角色音色
  • 修改智能体的角色模板
  • 修改智能体的名称
  • 获取智能体列表信息

安装

从 PyPI 安装(推荐)

pip install mcp-xiaozhi-server

从源码安装

git clone https://github.com/yourusername/mcp-xiaozhi-server.git
cd mcp-xiaozhi-server
pip install -e .

使用方法

命令行启动

安装后,可以通过命令行启动服务器:

mcp-xiaozhi-server --host https://api.xiaozhi.com --token your_api_token

参数说明

  • --host: 小智 API 主机地址(必填)
  • --token: 小智 API 访问令牌(必填)
  • --version, -v: 显示版本信息

作为 Python 模块使用

from mcp_xiaozhi_server import XiaoZhiServerController
from mcp_xiaozhi_server.config import Config, set_config

# 设置配置
config = Config(api_host="https://api.xiaozhi.com", api_token="your_api_token")
set_config(config)

# 创建控制器
controller = XiaoZhiServerController()

# 修改智能体
result = controller.modify_xiaozhi_agent(
    agent_number=1,
    feature="大语言模型", 
    new_value="豆包"
)
print(result)

# 获取智能体列表
list_result = controller.get_xiaozhi_agent_list("all")
print(list_result)

支持的功能

1. 修改智能体配置

修改大语言模型

controller.modify_xiaozhi_agent(1, "大语言模型", "豆包")
controller.modify_xiaozhi_agent(1, "语言模型", "智谱")
controller.modify_xiaozhi_agent(1, "LLM", "通义")

修改 TTS 模型

controller.modify_xiaozhi_agent(1, "TTS模型", "豆包语音合成")
controller.modify_xiaozhi_agent(1, "语音合成", "阿里语音合成")

修改角色音色

controller.modify_xiaozhi_agent(1, "角色音色", "男声")
controller.modify_xiaozhi_agent(1, "音色", "女声")

修改角色模板

controller.modify_xiaozhi_agent(1, "角色模板", "助手")
controller.modify_xiaozhi_agent(1, "模板", "客服")

修改名称

controller.modify_xiaozhi_agent(1, "名称", "新名字")

2. 获取智能体列表信息

获取所有智能体列表

# 获取所有智能体的完整信息
result = controller.get_xiaozhi_agent_list("all")
print(f"共有 {result['data']['total_count']} 个智能体")

获取智能体总数

# 使用中文关键词
result = controller.get_xiaozhi_agent_list("数量")
print(result['data']['message'])  # 输出: "一共有 X 个智能体"

# 使用英文关键词
result = controller.get_xiaozhi_agent_list("count")
print(f"总数: {result['data']['total_count']}")

获取第一个智能体信息

# 获取第一个智能体的完整信息
result = controller.get_xiaozhi_agent_list("第一个")
first_agent = result['data']
print(f"第一个智能体: {first_agent.get('agentName')}")

# 只获取第一个智能体的名称
result = controller.get_xiaozhi_agent_list("第一个名称")
print(result['data']['message'])  # 输出: "第一个智能体的名字是: XXX"

# 获取第一个智能体的设备数量
result = controller.get_xiaozhi_agent_list("第一个设备")
print(result['data']['message'])  # 输出: "第一个智能体 'XXX' 有 N 个设备"

支持的查询关键词

获取总数

  • 中文:数量, 多少, 总数, 个数
  • 英文:count

获取第一个智能体

  • 中文:第一个, 第一, 首个
  • 英文:first

特定信息查询

  • 名称:名字, 名称, name
  • 设备:设备, device

MCP 工具

当作为 MCP 服务器运行时,提供以下工具:

modify_agent

修改智能体配置的工具。

参数

  • agent_number (int): 智能体编号(1表示第一个)
  • feature (str): 要修改的功能
  • new_value (str): 新的值

get_agent_list

获取智能体列表信息的工具。

参数

  • query (str, 可选): 查询类型,默认为 "all"

开发

虚拟环境设置(推荐)

使用 Conda

# 创建环境
conda create -n mcp-xiaozhi python=3.11
conda activate mcp-xiaozhi

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

使用 Python venv

# 创建环境
python -m venv venv

# 激活环境 (Windows)
venv\Scripts\activate
# 激活环境 (macOS/Linux)
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

本地运行

# 以开发模式安装
pip install -e .

# 运行服务器
python -m mcp_xiaozhi_server.cli --host https://api.xiaozhi.com --token your_token

# 或者直接运行
mcp-xiaozhi-server --host https://api.xiaozhi.com --token your_token

构建和发布

# 安装构建工具
pip install build twine

# 构建包
python -m build

# 检查包
python -m twine check dist/*

# 发布到 PyPI
python -m twine upload dist/*

配置方式

支持两种配置方式:

1. 命令行参数(推荐)

mcp-xiaozhi-server --host https://api.xiaozhi.com --token your_api_token

2. 环境变量

export XIAOZHI_API_HOST="https://api.xiaozhi.com"
export XIAOZHI_API_TOKEN="your_api_token"

然后使用:

from mcp_xiaozhi_server.config import Config
config = Config.from_env()

许可证

MIT License

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

更新日志

v0.1.0

  • 初始版本
  • 支持修改智能体配置(大语言模型、TTS模型、角色音色、角色模板、名称)
  • 支持获取智能体列表信息
  • 支持多种查询方式和关键词

Project details


Download files

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mcp_xiaozhi_server-0.3.0.tar.gz (12.7 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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mcp_xiaozhi_server-0.3.0-py3-none-any.whl (11.6 kB view details)

Uploaded Python 3

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  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.12

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SHA256 bb0704f0c94804509abd7b66d4cc0209eb1078db64783e3f1e3665a1cc0ea6a8
MD5 c91e2c9d2cf78764ada5e79b88b246ee
BLAKE2b-256 b8f7da646b9ffec6e49115ca021bf5c968b2d7e7c83b82683f62e5fc4cc27c37

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MD5 8232a283c051ca35ac1b85f6af6d8023
BLAKE2b-256 2ba4872ed8997df5322cbcee5039f5a3910fe2f6357b014b1a671f6d10f2c78e

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