MCP server de ai-agent-platform

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项目定位：解决什么问题？

很多团队做 Agent 容易停留在 Demo 阶段：平台治理、运行时执行、状态存储和前端交互全揉成一个“大泥球”，一到生产落地就面临权限缺失、状态丢失、模型切换困难、二开举步维艰、长任务上下文瞬爆与工具死循环的问题。

本项目为解决这一痛点而生，提供一个可直接用于二次开发、快速搭建企业私有 AI Agent 平台的工程底座：

• 解耦平台治理与 Agent 执行：平台层专职负责认证鉴权、多租户/项目隔离、审计回溯、模型 Catalog 治理；Agent 运行时专职负责图编排、工具装配与状态机运转。两层通过 60 秒受管短时委托凭证（Delegation JWT）通信，互不污染。
• 拥抱主流开源生态，不造封闭轮子：全面基于 LangGraph / LangChain 系列生态设计，深度吸收 open-swe、deepagents 与 deer-flow 的工程思想，原生支持复杂图编排、状态持久化、多轮工具调用循环与人机协同（HITL）审批中断。
• 全栈工程韧性与安全防御：内置上下文防爆（Spill-to-Disk 溢出落盘与虚拟折叠）、Token 预算软停机、调研边际收敛刹车、弹性 MCP 容错加载、纯 Docker 沙箱流式直出压缩，从根源保障复杂长任务稳定运行。
• 标准化二次开发骨架：预留清晰的扩展点（自定义 Agent 图、自定义 Tools、标准 MCP 服务、Skills 技能），其他企业可以直接拉取作为模板，快速装配自有垂直业务 Agent。

系统总览

整个系统由五大核心支柱体系分层构建，各司其职：

服务 / 子系统	目录	职责定位	核心技术栈
Platform API	apps/platform-api	控制面核心：认证鉴权、双层 RBAC、项目隔离、审计日志、模型 Catalog 治理、PII 脱敏网关、Token 聚合读模型、60s 委托反向代理	FastAPI + SQLAlchemy + PostgreSQL
Platform Web	apps/platform-web	工业级管理控制台：工作区总览四联看板、无界流式对话、沉浸式沙箱 Workspace、Canvas 图谱工坊、就地排障诊断中心	Vue 3 + Vite + Tailwind CSS + Pinia
Runtime Service	apps/runtime-service	Agent 执行引擎：LangGraph 图注册、工具与 MCP 装配、会话调度、六大防爆中间件、SSE 事件流保活推送	Python 3.11+ + LangGraph + GraphHarbor + Redis
Native Knowledge Studio	跨服务原生集成	原生知识中台：多模态文档解析、Graph Studio 2.0 Canvas 力导向图谱工坊、单向免隧道 Scoped HMAC 鉴权、只读知识检索 MCP	LightRAG + Canvas 2.0 + PostgreSQL
Unified Observability	deploy/observability + 全栈	全链路可观测中心：W3C traceparent 跨微服务穿透、MLflow / EvalFlow 原生链路追踪（支持热切）、Loki TSDB 毫秒日志穿透、Prometheus + Grafana Kiosk 大盘	MLflow + Langfuse + Loki + Prometheus + Grafana

架构与链路图解

1. 系统架构全景图

🔗 交互式网页体验： 👉 打开全屏交互式架构图 (HTML)（基于 Archify 生成，支持节点语义聚焦、视口缩放、深浅主题切换与全要素搜索）

• 前端工作台（Client Layer）：Vue 3 单页应用，包含紧凑工作区看板、对话流、沙箱 Workspace、原生图谱工坊与毫秒排障抽屉。
• 平台控制面（Control Plane）：Platform API 处理所有的用户身份鉴权、双层 RBAC 权限与审计，向后动态签发 60 秒超短 TTL 的受管 Delegation JWT。
• 运行时执行面（Execution Plane）：Runtime API 与 Worker 解耦，由 LangGraph 状态机驱动智能体，状态由 GraphHarbor 统一落库，支持长时间运行与断点恢复。
• 原生知识中台（Knowledge Studio）：基于 LightRAG 架构，提供 Canvas 2.0 力导向图谱工坊与只读检索 MCP，采用单向 Scoped HMAC 验签，无需反向穿透隧道。
• 沙箱与外部生态（Sandbox & Cloud）：纯 Docker 沙箱流式直出压缩，标准 MCP 插件与外部多 Provider 大模型无缝接入。
• 全链路可观测中心（Observability Center）：基于 W3C traceparent 标准，支持 MLflow / EvalFlow 原生全景追踪 与 Langfuse 双轨热切换，结合 Loki 实现根据单一 trace_id 毫秒级对齐微服务上下文日志。

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2. Agent 执行请求链路时序

🔗 交互式网页体验： 👉 打开全屏交互式时序图 (HTML)（支持三阶段分段探索与完整链路追踪）

• 阶段一（鉴权与契约组装）：Platform API 拦截用户请求，从数据库读取当前项目启用的模型参数、可用工具白名单和系统 Prompt，组装成受保护的“受管契约”下发给 Runtime。
• 阶段二（图编排与工具循环）：Runtime Worker 接管任务，驱动 LangGraph 状态机向 LLM 发起推理；当模型决定调用工具或 MCP 时，进入工具执行/人机审批流，完成后携带结果继续推理。
• 阶段三（SSE 流式保活透传）：执行状态以 Server-Sent Events（SSE）形式实时推送，网关层自动注入保活心跳与 8MiB 截断保护，前端支持流式打字渲染与断流自愈。

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3. 二次开发扩展点全景

🔗 交互式网页体验： 👉 打开全屏交互式扩展点图 (HTML)（清晰划定二开边界）

• 二开业务定制区（右侧）：业务开发者主要编写自定义 Agent 图、业务 Tools 和挂载 MCP 插件。
• 核心基础设施骨架（左下）：认证、网关、状态持久化、SSE 传输通道等基础设施开箱即用，一般无需做侵入性修改。

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生产级工程韧性与安全防御

针对复杂长程任务、代码分析与深度调研场景中极易出现的系统假死、内存泄露与大模型失控等顽疾，平台实装了完整的工业级防御机制：

• 🛡️ 智能体上下文防爆体系 (Context Blowup Defense)：
  • Spill-to-Disk 溢出落盘：当单次工具输出超过阈值（如全库搜索或大数据倾倒）时自动落盘并返回摘要引用，杜绝单轮暴涨数万 Token 撑爆上下文。
  • 历史工具视口虚拟折叠 (Ephemeral Pruning)：长程任务自动折叠历史多轮工具的冗余原始输出，大长会话回放 Token 压降 58% ~ 82%，压缩触发率降至 0。
  • Head+Tail 物理截断：文件读取与终端输出严格执行首尾 50 行截断保护，坚决阻断超大文件瞬爆内存。
• 🛑 Token 预算韧性与优雅停机 (Budget Hardening)：
  • 上下文保留策略提升为复合保留 $\ge 40%$ 输入预算或最近 16 条完整消息，彻底终结残暴截断引发的失忆死循环。
  • 引入 exit_behavior="end" 优雅软收尾机制，当单次运行预算耗尽时自动温和终止并输出总结，绝不崩溃抛出红条。
• 🚦 深度调研预算约束与刹车 (Research Budget Brake)：
  • 重构调研类技能，确立严格预算门禁（常规 35 次搜索、24 篇精读全文）与边际效用递减评估原则，彻底根治无限递归顺藤摸瓜调用 250+ 次工具导致的超时卡死。
• 🔌 弹性 MCP 装配与容错降级 (Resilient MCP Loading)：
  • MCP 服务装配期实装 10 秒超时隔离与全局异常捕获，运行期自动降级，彻底废除“单一工具加载失败即自杀退出”的反模式。
• 📦 纯 Docker 对话级沙箱流式压缩 (Smart Zip Streaming)：
  • 沙箱文件归档淘汰 Base64 JSON 全内存缓冲，采用 ZIP_STORED 零内存流式连接池直出传输，9.4MB 产物归档耗时从 21.5s 压降至 0.36s（提速 98.3%）。
• ⏳ 会话与运行时数据生命周期治理 (Retention Governance)：
  • 支持 30 天闲置/查看发送自动续期与通用 TTL；会话物理回收时级联清理绑定的 Workspace 沙箱目录与临时状态，杜绝磁盘堆积。

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内置智能体生态与技能矩阵

仓库内置了两套具有不同使命的智能体示例，兼顾了快速上手学习与极端复杂场景落地：

1. 教学入门智能体：showcase_demo

• 定位：初学者了解平台机制的最小样板间。
• 源码位置：apps/runtime-service/src/runtime_service/services/demo/showcase_demo/
• 覆盖能力：
  • ✅ 基础与高级工具调用 (Tool Calling)
  • ✅ 人机协同审批中断 (HITL - Human-in-the-Loop)
  • ✅ 子智能体协作与调用轨迹基础回放
  • ✅ 沙箱安全工作区 (Workspace) + 产物实时预览
  • ✅ MCP 工具集成与动态装配

2. 生产级标杆智能体：DeerFlow Agent

• 定位：真正面向生产级任务工程的复杂智能体实现，验证平台对极端复杂场景的承载力。
• 设计思想：深度吸收 bytedance/deer-flow、langchain-ai/deepagents 与 langchain-ai/open-swe 的工程设计范式。
• 生产级核心特质：
  • 🧠 全流程多模式切换：支持探索研究（Research）、工程代码编写（Coding）、长效规划（Planning）与任务分发子智能体多模式动态调度。
  • 💾 三层记忆闭环引擎 (Memory Pipeline)：异步后台提取（主请求耗时 < 5ms）、Prescreen 成本门禁、中文混合分词 + IDF + 双池 MMR 多样性检索、近重复合并与平滑淘汰。
  • 🛡️ 安全沙箱隔离工作区：本地隔离沙箱与 Docker 容器沙箱双模式，原生支持文件树浏览、代码高亮预览与成果 Smart Zip 流式下载。
  • 💻 交互式终端 (PTY)：基于 xterm 的真实终端会话，支持命令审计、防越权拦截、终端划词一键入 Chat 与多终端保活。

3. 企业级 20+ Skills 矩阵

已全量完成对齐与触发验证的生产级技能矩阵，开箱即用：

领域分类	核心 Skills	能力说明
学术与科研	systematic-literature-reviewacademic-paper-review	针对 arXiv 与专业学术文献进行系统化文献检索、元分析、方法论对照与论文精读评审。
数据与可视化	data-analysischart-visualization	自动化数据清洗、统计建模、趋势分析，自动编写并渲染规范的交互式数据图表。
深度联网调研	deep-researchgithub-deep-research	跨源多轮搜索引擎检索、权威信源比对（带 GitHub Token 鉴权提升限流至 5000/hr，内置 5 轮边际收敛刹车）。
代码与工程设计	frontend-designweb-design-guidelinesskill-creatorskill-reviewer	符合现代化前端视觉基线规范的组件编写、代码文档化、自定义技能生成与规范合规性评审。

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二次开发指南：如何接入你的业务？

扩展点代码速查

扩展需求	目标代码路径	开发说明
新增自定义 Agent 图	apps/runtime-service/src/runtime_service/graphs/	基于 LangGraph 编写 StateGraph，定义节点与边，并在统一入口注册
新增自定义工具 (Tools)	apps/runtime-service/src/runtime_service/tools/	使用 @tool 装饰器编写纯 Python 函数，平台自动提取 JSON Schema 供模型调用
接入第三方 MCP 服务	apps/runtime-service 配置文件	标准 MCP 客户端开箱即用，通过配置快速挂载外部 FastMCP / 官方 MCP 工具服务
扩展控制面 API	apps/platform-api/src/platform_api/	遵循 apps/platform-api/docs/handbook/ 规范新增 REST 端点与数据模型
管理台页面二次开发	apps/platform-web/src/modules/	遵循 control-plane-page-standard.md 页面标准，快速扩建控制台视图

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前端体验与工作台

🎬 全景实操与核心能力实测视频 (1080P · 中英双语专业配音 · 双轨内嵌字幕)

为让你身临其境感受平台在生产环境下的实际质感与工程纵深，我们制作了 1080P 60FPS 高清全景端到端实操视频，并提供中文原版与英文国际版双语母带。视频完整呈现了真实下发重度长程调研任务（深度剖析 DeepEval 仓库架构）、任务完成万字报告呈现、展开隔离沙箱 Workspace（文件树/终端交互/Zip打包）、20+ 工业级 Skills 技能矩阵、全局任务成果归档库、Graph Studio 2.0 知识图谱工坊与 Token 精准成本核算：

💡 在线观看指南：国内网络推荐点击 Bilibili (免翻墙 1080P 秒开)；海外推荐 YouTube (1080P 60FPS)。建议使用鼠标滚轮中键单击，或按住 ⌘ Command (Mac) / Ctrl (Win) 单击以便在新标签页打开播放 ↗。

版本	语言与解说	📺 哔哩哔哩 (国内免翻墙)	🌐 YouTube 官方 1080P	💾 离线母带归档 (MP4 文件下载)	📝 外挂字幕 (SRT)
🇨🇳 中文原版	微软官方神经网络专业知性女声 + 华文黑体内嵌字幕	▶️ Bilibili 在线播放 (03:26) ↗	▶️ YouTube 播放 (03:26) ↗	⬇️ 下载母带 (6.3MB)	📄 demo-walkthrough.srt
🇺🇸 英文国际版	微软官方 Jenny 纯正美音 + 专业技术术语内嵌字幕	▶️ Bilibili 双语播放 ↗	▶️ YouTube 播放 (03:26) ↗	⬇️ 下载母带 (6.2MB)	📄 demo-walkthrough-en.srt

📌 注：表格中的“离线母带归档”为原始 MP4 文件直连下载通道（非网页流媒体播放）。在线观看请优先点击上方 Bilibili 或 YouTube 通道。

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平台控制台历经多次工业级重构，消灭了早期简陋的 Demo 样貌，全面演进为高质感、高信息密度的企业级控制台：

1. 工业级工作区总览 (Workspace Overview)

四联核心指标看板（会话量、活跃 Agent、装配工具、运行时探针状态）、紧凑 Header 与主辅双栏高能工作流，告别空洞留白与冗余文案：

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2. 通透对话流与沉浸式沙箱 (Chat & Sandbox Workspace)

支持 Think 思考过程实时折叠展开、敏感工具 HITL 人机协同审批、秒级快照水合、三段式会话侧边栏与右侧弹性沙箱 Workspace（文件树、代码高亮、Smart Zip 流式打包下载与 PTY 交互式终端）：

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3. 原生知识中台工坊 (Native Knowledge Studio)

基于 LightRAG 架构深度自研，支持多模态文档解析状态追踪、Canvas 2.0 力导向图谱工坊（节点聚焦与聚类探索）与只读检索 MCP，采用单向 Scoped HMAC 鉴权，免去反向穿透隧道：

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4. 分布式链路排障中心 (Trace & Logs DevTools)

对标大厂体验，基于 W3C traceparent 标准，输入全局 Trace ID 即可一键穿透跨微服务毫秒级对齐的上下文日志流与耗时瀑布，支持 MLflow / EvalFlow 原生全景追踪树 与 Langfuse 双轨秒级直达：

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5. 平台与项目级 Token 用量看板 (Token Dashboard)

支持多时区按日切片、输入输出 Tokens 堆叠、缓存读命中统计与原文字符串级 12 位高精度成本核算，可按模型、Agent、项目下钻分析：

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6. 全局模型连接与 Catalog 治理 (Model Management)

统一治理全平台与项目共用的模型连接、端点防重、凭据隔离与 BYOK（自带密钥）资产库，支持 OpenAI、Claude、DeepSeek、Qwen、Doubao 等多 Provider 动态接入与无感热切换：

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快速开始

运行环境准备

• Python：3.11+（各服务独立依赖隔离，推荐使用 uv）
• Node.js：18+ / pnpm 9+
• PostgreSQL：14+（平台控制面与运行时执行面双库物理隔离）
• Redis：6.0+（支持会话队列与分布式临时缓存）

1. 本地原生多进程启动（开发推荐）

# 1. 激活 runtime 虚拟环境（确保依赖已安装）
source "apps/runtime-service/.venv/bin/activate"

# 2. 运行健康自检，检查数据库、Redis 连接与配置文件
bash "scripts/local-stack.sh" doctor

# 3. 自动执行数据库迁移并拉起全栈进程 (Runtime API、Worker、Platform API、Platform Web)
bash "scripts/local-stack.sh" start

# 4. 查看当前栈运行状态与端口占用
bash "scripts/local-stack.sh" status

# 5. 停止本地全栈服务
bash "scripts/local-stack.sh" stop

首次运行的配置初始化、数据库建表及密码配置，请查阅 非容器化本地部署手册。

使用 Codex/Git Worktree 并行开发时，先阅读 Worktree 开发与资源隔离规范，在各 Worktree 执行 init、deps、start。各环境独立分配端口、数据库、Redis 和 Workspace，实际访问地址由 status 输出。

新 Worktree 继承主目录各 app 的 .env 并重写隔离字段，默认本地账号 admin / admin123；首次启动复用主库项目、Agent、模型与策略等基础配置，不复制对话历史，后续启动保留本环境改动。

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2. Docker / Docker Compose 启动

# 选项 A：仅启动 runtime-service 执行层
docker compose -f apps/runtime-service/deploy/docker-compose.runtime-service.yml \
  --env-file apps/runtime-service/deploy/.env.runtime-service up -d

# 选项 B：启动全栈 stack（前后端独立暴露端口）
docker compose -f deploy/docker-compose.stack.yml --env-file deploy/.env.stack up -d

# 选项 C：启动全栈 stack（带 Nginx 反向代理，单端口统一入口）
docker compose -f deploy/docker-compose.stack.nginx.yml --env-file deploy/.env.stack up -d

完整容器指南见 deploy/README.md 与 容器化零到一运行指南。

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3. 默认访问入口与健康检查

模块	默认本地地址	最小健康检查指令
Platform Web	http://127.0.0.1:3000	浏览器直接访问前端管理界面
Platform API	http://127.0.0.1:2142	curl -fsS "http://127.0.0.1:2142/_system/health"
Runtime Service	http://127.0.0.1:8123	curl -fsS "http://127.0.0.1:8123/ready"

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仓库结构速览

ai-agent-platform/
├── apps/
│   ├── platform-api/       # 平台控制面后端 (FastAPI, 权限/项目/审计/Catalog/Token读模型)
│   ├── platform-web/       # 平台控制面前端 (Vue 3, 统一管理台与流式工作区)
│   └── runtime-service/    # LangGraph 执行运行时 (图编排/工具装配/状态机/防爆中间件)
├── deploy/                 # Docker Compose 编排与可观测性集群配置 (Loki/Prometheus/Grafana)
├── docs/                   # 架构设计、场景指南与跨服务标准体系
│   ├── architecture/       # 系统架构沉淀与概念透析专篇 (六维标准)
│   ├── diagrams/           # 交互式架构与时序图表 (Archify HTML)
│   ├── guides/             # 开发者指南、部署手册与数据库运维规范
│   └── standards/          # 跨服务通信、错误信封与追踪标准
├── scripts/                # 本地栈启停管理 (local-stack.sh) 与一致性检查脚本
└── AGENTS.md               # 团队工程规范与 AI 协同开发指南

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按目标阅读文档

• 🚀 我想把环境跑起来：
  • 本地开发快速上手
  • 本地/服务器部署手册
  • 环境变量矩阵总览
• 📐 我想深入理解架构：
  • 系统架构文档总索引
  • 系统拓扑图与进程全景
  • 跨服务通信与契约规范
• 🛠️ 我想进行代码二开：
  • AI 与开发者协作规范 (AGENTS.md)
  • Platform API 开发手册
  • Platform Web 开发手册
  • Runtime Service 标准体系
• 🐳 我想做生产容器化发布：
  • 容器化部署配置指南
  • 容器升级与日常运维 Runbook

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当前状态与工程基线

• 生产环境运行状态：核心全栈（Platform Web、Platform API、Runtime API、Runtime Worker）已稳定部署在生产主机（sshmy1），基于 Native Systemd 守护集群热重启运行，Nginx 反代流式超时调优至 600s，PostgreSQL 每日定时轮转冷备份。
• 全栈特性已交付闭环：
  • 全链路可观测体系：MLflow / EvalFlow 原生链路追踪与会话评测适配全栈上线，支持环境变量热切换，多租户项目物理隔离；Prometheus + Grafana Kiosk 大盘内嵌；Loki TSDB 毫秒日志与 W3C traceparent 全链路对齐。
  • 原生知识中台：LightRAG 体系原生集成，Canvas 2.0 力导向图谱工坊、智能问答 Studio、多模态文档解析状态透出与 Scoped HMAC 免隧道单向自治已全量通过实测。
  • 控制面与治理：双层 RBAC、项目隔离、PII 脱敏、Token 看板可重建聚合读模型全量实装。
  • 智能体运行时韧性：六大防爆中间件（溢出落盘、虚拟折叠、50行截断、预算软停机、调研刹车、弹性 MCP）全部投入生产。
• 代码质量与门禁总检：
  • Python 后端全仓：Ruff 100% 格式化清零（0 errors），保持端到端可执行契约回归全绿。
  • 前端 Platform Web：全仓 161 套测试套件、979+ 项 Vitest 单元测试全部通过（100% pass），vue-tsc 0 错误，ESLint 0 错误，生产构建一次性成功。

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支持与交流

如果你在企业内部落地 Agent 平台、使用 LangGraph 进行二次开发或使用 MCP 扩展能力时遇到问题，欢迎交流探讨：

个人微信号：

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致谢与技术核心

本项目在持续演进过程中，深度受益于以下开源项目与核心工程思想：

核心灵感与架构支柱（Technical Core）

• open-swe：提供了现代化沙箱工作区（Artifacts Workspace）、多终端 PTY 会话流及工业级工程交互模型的核心灵感。
• deepagents：提供了复杂长程任务分解、子智能体协同编排及调用历史轨迹持久化的关键设计参考。
• deer-flow：提供了生产级端到端智能体流式执行、记忆闭环治理与全链路工程落地的核心思想。

生态基石与重要参考

• LangGraph / LangChain：提供了卓越的状态图编排核心与智能体运行时抽象。
• FastAPI：高并发控制面与异步网关接口的可靠基石。
• FastMCP：模型上下文协议（MCP）工程化落地的重要参考。
• Wei-Shaw/sub2api：提供了极具质感的前端后台工作台排布与交互美学启发。
• HKUDS/LightRAG：知识检索与图结构 RAG 探索的重要参考。

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开源协议与引用规范

本项目以开源方式持续演进，欢迎学习、参考与基于本项目搭建商业化产品。若你在公开技术分享、衍生开源项目或商业发行版中使用了本项目的代码或架构设计，请注明原项目出处：

Based on Enterprise AI Agent Platform:
https://github.com/ljxpython/ai-agent-platform