Agentify Components

Agentify Components是一个为React组件添加语义元数据的框架,使AI系统和自动化工具能够理解组件功能。它通过装饰器为组件添加标准化描述,并生成MCP服务器配置,实现组件与AI模型的交互。
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什么是Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol (MCP) 是一种开放标准,用于连接AI模型与外部数据源和工具。它通过客户端-服务器架构,允许AI助手访问实时数据(如Google Drive、Slack或数据库),从而增强其响应能力并提供最新的上下文信息。

如何使用MCP服务器?

通过Agentify框架为React组件添加语义元数据,并生成一个标准化的MCP服务器。这使得AI系统能够更好地理解和与您的应用程序进行交互。

适用场景

MCP服务器非常适合需要与AI系统深度集成的应用程序,例如客服聊天机器人、自动化流程管理工具等。

主要功能

支持多种组件类型包括搜索栏、表单和按钮等多种React组件。
生成标准化协议将组件元数据转换为符合MCP标准的格式,确保跨平台兼容性。
灵活扩展支持未来扩展到其他协议,满足更多业务需求。

优势与局限性

优势
简化AI与Web应用的集成过程。
提高AI系统的上下文感知能力。
统一的数据连接方式减少重复开发工作量。
局限性
需要一定的技术背景来设置和维护。
目前仅支持API和导航行为的定义。

如何使用

安装依赖
运行以下命令安装Agentify Components包:`npm install @anvos/agentify-components`。
定义组件
在React组件上使用`@AgentConfig`装饰器添加元数据。
生成MCP服务器
创建`generate.ts`文件并调用`generateMCPServer`函数。
部署服务器
在`package.json`中添加脚本并执行生成命令。

使用案例

搜索栏示例为搜索框添加行为描述,使AI能够识别其用途。
表单提交示例定义登录表单的行为和字段,方便AI理解其功能。

常见问题

MCP服务器是否支持自定义协议?
如何验证生成的MCP服务器是否正常工作?
是否可以在现有项目中使用MCP服务器?

相关资源

官方文档
获取详细的设置指南和技术文档。
GitHub代码仓库
查看源码并参与贡献。
产品需求文档
了解项目的完整规格和路线图。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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