mattermost-mcp-host
Mattermost MCP Host:在 Mattermost 中集成 AI 模型,实现智能交互和工具调用。

mattermost-mcp-host 解决方案概述
Mattermost MCP Host 是一款将 Mattermost 平台与 MCP 服务器连接的集成工具,它利用 LangGraph 驱动的 AI 代理,为用户提供在 Mattermost 内部与 AI 模型及外部工具进行交互的智能界面。该解决方案通过动态加载 MCP 服务器上的工具,并将其转换为 Langchain 结构化工具,使得 AI 代理能够理解用户请求并协调响应,甚至可以智能地决定何时使用哪些工具来完成任务。
Mattermost MCP Host 支持线程感知对话,保持上下文连贯性,并允许用户通过直接命令与 MCP 服务器交互,例如列出可用服务器、工具和资源。通过集成 Mattermost MCP Host,开发者可以简化 AI 模型的访问和使用流程,提升团队协作效率,并充分利用 MCP 生态系统的强大功能,实现 AI 应用的快速开发和部署。该集成主要通过 API 和 WebSocket 连接 Mattermost,并通过标准输入/输出连接 MCP 服务器,实现数据和指令的传递。
mattermost-mcp-host 核心能力
LangGraph智能代理集成
mattermost-mcp-host的核心在于集成了LangGraph代理,它负责理解用户的请求并协调响应。LangGraph作为一个强大的框架,允许开发者构建复杂的、多步骤的AI代理,这些代理可以根据不同的情况采取不同的行动路径。在这个集成中,LangGraph代理接收来自Mattermost用户的消息,分析其意图,并决定是否需要调用任何可用的工具来满足请求。这种智能决策过程使得代理能够处理各种各样的任务,从简单的信息查询到复杂的任务执行。
例如,用户可以在Mattermost中提问:“今天北京的天气怎么样?”LangGraph代理会识别出这是一个天气查询请求,并自动调用连接的MCP服务器上的天气查询工具。代理会将用户的请求传递给该工具,获取天气信息,然后将结果以清晰易懂的方式返回给用户。这种自动化工具调用极大地简化了用户与AI模型的交互,无需手动选择和调用工具。
技术实现上,LangGraph代理通过定义状态图来管理对话流程,每个节点代表一个特定的操作或决策点。代理使用大型语言模型(LLM)来理解用户输入,并根据当前状态和可用工具选择下一步行动。这种基于图的结构使得代理能够处理复杂的对话逻辑,并有效地利用各种工具来完成任务。
动态工具加载与转换
mattermost-mcp-host能够动态地从连接的MCP服务器发现工具,并将其转换为Langchain结构化工具,供LangGraph代理使用。这种动态加载能力意味着,当MCP服务器上的工具发生变化时,mattermost-mcp-host无需重新启动或重新配置即可自动适应。这极大地提高了系统的灵活性和可维护性。通过将MCP工具转换为Langchain结构化工具,mattermost-mcp-host能够利用Langchain的强大功能来管理和调用这些工具,例如参数验证、错误处理和结果解析。
例如,如果一个MCP服务器添加了一个新的“翻译”工具,mattermost-mcp-host会自动检测到该工具,并将其添加到LangGraph代理的可用工具列表中。用户可以通过简单的命令,例如“#翻译 将这句话翻译成法语:你好世界”,来调用这个新工具。mattermost-mcp-host会将用户的请求传递给“翻译”工具,获取翻译结果,然后将结果返回给用户。
在技术实现上,mattermost-mcp-host通过定期轮询连接的MCP服务器来检测工具的变化。当检测到新的工具时,它会使用Langchain的工具创建API来创建一个对应的Langchain结构化工具。这个过程包括定义工具的名称、描述和参数,以及实现工具的调用逻辑。
Mattermost线程感知对话
mattermost-mcp-host具备线程感知能力,能够在Mattermost线程中维护对话上下文,从而实现连贯的交互。这意味着,当用户在一个线程中与AI代理进行对话时,代理会记住之前的对话内容,并将其用于理解后续的请求。这种上下文感知能力使得代理能够处理复杂的、多轮的对话,并提供更加个性化和相关的响应。
例如,用户可以在一个Mattermost线程中提问:“帮我查找关于人工智能的最新研究。”代理会返回一些相关的研究结果。然后,用户可以在同一个线程中继续提问:“这些研究中,哪些是关于自然语言处理的?”代理会记住之前的查询,并在之前的研究结果中筛选出关于自然语言处理的研究,而无需用户再次提供完整的查询条件。
技术实现上,mattermost-mcp-host通过将每个Mattermost线程与一个唯一的对话ID关联起来,并将对话历史存储在内存或数据库中。当代理接收到一个新的消息时,它会根据对话ID检索对话历史,并将其传递给LangGraph代理进行处理。LangGraph代理会利用对话历史来理解用户意图,并生成相应的响应。
直接命令接口
mattermost-mcp-host提供了一个直接命令接口,允许用户通过特定的命令前缀(默认为#
)与MCP服务器进行交互。用户可以使用这些命令来列出可用的服务器、工具、资源和提示,或者直接调用特定的工具。这种直接命令接口为高级用户提供了一种灵活和强大的方式来控制AI代理的行为,并访问MCP服务器上的各种功能。
例如,用户可以使用#servers
命令来列出所有已配置和连接的MCP服务器。用户可以使用#<server_name> tools
命令来列出特定服务器上的可用工具。用户可以使用#<server_name> call <tool_name> <json_arguments>
命令来调用特定服务器上的特定工具,并传递JSON格式的参数。例如,#my-server call echo '{"message": "Hello MCP!"}'
命令会调用名为“echo”的工具,并将消息“Hello MCP!”作为参数传递给它。
技术实现上,mattermost-mcp-host会监听以命令前缀开头的消息,并解析命令和参数。然后,它会根据命令的类型调用相应的处理函数,例如列出服务器、工具或调用工具。对于工具调用命令,mattermost-mcp-host会将参数传递给相应的MCP客户端,并将结果返回给用户。