Arcanna MCP Server

🚀 阿卡娜 MCP 服务器

阿卡娜 MCP 服务器允许用户通过模型上下文协议（MCP）与阿卡娜的人工智能应用场景进行交互，为用户提供便捷的资源管理、代码处理、事件查询等功能。

🚀 快速开始

使用 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端

配置

在你的 MCP 客户端配置文件（对于 Claude Desktop 为 claude_desktop_config.json）的 mcpServers 部分添加相应条目。

使用 Docker 镜像（https://hub.docker.com/r/arcanna/arcanna-mcp-server）或 PyPi 包（https://pypi.org/project/arcanna-mcp-server/）

从本仓库构建本地镜像

先决条件

• Docker - https://docs.docker.com/engine/install/

配置

1. 切换到包含 Dockerfile 的目录。
2. 运行以下命令构建镜像：

docker build -t arcanna/arcanna-mcp-server . --progress=plain --no-cache

3. 将以下配置添加到你的 Claude Desktop/MCP 客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "arcanna-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "ARCANNA_MANAGEMENT_API_KEY",
        "-e",
        "ARCANNA_HOST",
        "arcanna/arcanna-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ARCANNA_MANAGEMENT_API_KEY": "<ARCANNA_MANAGEMENT_API_KEY>",
        "ARCANNA_HOST": "<YOUR_ARCANNA_HOST_HERE>"
      }
    }
  }
}

✨ 主要特性

• 资源管理：可创建、更新和检索阿卡娜资源（作业、集成）。
• Python 编码：支持代码生成、执行，并能将代码块保存为阿卡娜集成。
• 查询阿卡娜事件：可查询阿卡娜处理的事件，还能提供多个过滤器。
• 作业管理：能创建、检索、启动、停止和训练作业。
• 反馈系统：可提供对决策的反馈，以提高模型准确性。
• 健康监控：可检查服务器和 API 密钥状态。

📚 详细文档

工具

查询阿卡娜事件

• query_arcanna_events：用于获取阿卡娜处理的事件，可应用多个过滤器。
• get_filter_fields：用作辅助工具，用于检索阿卡娜可能的字段以应用过滤器。

资源管理

• upsert_resources：用于创建或更新阿卡娜资源。
• get_resources：用于检索阿卡娜资源（作业/集成）。
• delete_resources：用于删除阿卡娜资源。
• integration_parameters_schema：在此上下文中用作辅助工具。

Python 编码

• generate_code_agent：用于生成代码。
• execute_code：用于执行生成的代码。
• save_code：用于将代码块保存到阿卡娜管道中作为集成。

作业管理

• start_job：开始作业的事件摄取。
• stop_job：停止作业的事件摄取。
• train_job：使用提供的反馈训练作业的 AI 模型。

反馈系统

• add_feedback_to_event：提供对 AI 决策的反馈以改进模型准确性。

系统健康

• health_check：验证服务器状态和管理 API 密钥的有效性，返回管理 API 密钥授权状态。