Tess MCP Server

🚀 CLI 集成

此 CLI 工具旨在統一訪問 MCP、TESS 和 Arcee AI 的功能，確保代碼具備良好的兼容性與可維護性，為開發者提供便捷、高效的操作體驗。

🚀 快速開始

此 CLI 工具能讓你輕鬆訪問 MCP、TESS 和 Arcee AI 的功能。以下是使用該工具與各服務進行交互的基本命令：

✨ 主要特性

MCP 和 TESS

通過以下命令使用 MCP 和 TESS 服務器：

# 列出所有工具
arcee mcp-tools listar

# 搜索特定工具
arcee mcp-tools buscar "processamento"

# 獲取工具詳細信息
arcee mcp-tools detalhes tool1

# 執行工具或代理
arcee mcp-tools executar tool1 '{"param1": "valor1"}'

# 訪問 TESS 服務器功能
arcee tess listar
arcee tess executar agent123 "如何優化這個代碼？"

Arcee AI

通過以下命令與 Arcee AI API 進行交互：

# 使用語言模型生成內容
arcee chat "解釋 Clean Architecture 的概念"
arcee generate "寫一個排序列表的 Python 代碼"

🔧 技術細節

為了確保代碼的兼容性和可維護性，項目採用了以下策略：

# legacy code（繼續有效）
from src.tools.mcpx_simple import MCPRunClient

client = MCPRunClient(session_id="abc123")
tools = client.get_tools()

# 新實現（當前推薦）
from infrastructure.mcp_client import MCPClient

client = MCPClient()
tools = client.list_tools()

📚 詳細文檔

開發流程

開發新功能時，請遵循以下步驟：

1. 定義接口：在 domain/interfaces 中定義與外部 API 相匹配的接口。
2. 實現服務：在 domain/services 中編寫服務類以協調對外部 API 的調用。
3. 創建用例：在 application/use_cases 中開發具體功能的業務邏輯。
4. 實現客戶端/適配器：在 infrastructure 中為與外部 API 的通信開發客戶端或適配器。
5. 暴露 CLI 功能：通過 src/commands 將新功能添加到 CLI 工具中。

最新更新

2024-03-25

• 新增 Tess 直接交互腳本：實現了 tess_api_cli.py 腳本，允許直接與 Tess API 交互，無需依賴 test_api_tess 命令。
• 多語言模型支持：支持多種語言模型，包括 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。
• 實用示例添加：增加了針對咖啡館、數字營銷機構和保險經紀的廣告生成示例。
• 詳細文檔發佈：發佈了集成指南和高級優化技巧，用於通過 Tess API 優化 Google Ads。

2024-03-20

• 簡化 Streamlit 界面：移除了多餘的頂部標籤頁，僅保留“Arcee CLI”和“幫助”。
• 修復 Tess 適配器問題：解決了與 Tess API 通信中的 bug。