AI Agent with MCP
About
Este projeto é um playground para criar o primeiro servidor MCP (Model Context Protocol), um protocolo que permite integrar LLMs a recursos externos de forma padronizada.
Details
- Author
- moises-paschoalick
- GitHub stars
- 2
- Downloads
- 172
- Categories
- Developer Tools, AI, API
Jump to
- Provides api://users resource listing all registered users.
- Provides hello://world resource returning a simple greeting.
- Includes a functional MCP client built with the official SDK.
- Supports installation via Smithery CLI or manual Cursor config.
- Allows direct REST API access to resources.
Setting up with Highlight
This MCP is not yet compatible with Highlight’s one-click setup. However, you can still use it with Highlight by following these steps:
- Download and install Highlight from highlightai.com/download
- Navigate to the plugins tab and select "Add Custom Plugin"
-
Configure the plugin with the settings below
Plugin Name
AI Agent with MCPCommand (node, npx, python, etc.)Please refer to the README for specific instructions on how to obtain API keys or other required environment variables.
- Enable "Start Automatically" if you want the plugin to start when Highlight launches
From the repository
Install the server via npx -y @smithery/cli@latest install @wonderwhy-er/desktop-commander --client cursor --key <your-key>, or manually add it to your mcp.json file (Mac/Linux or Windows). You can also clone the repository and run npm run setup. After installation, use the provided TypeScript client code to connect and list resources, or access resources directly via REST (e.g., curl http://3.238.149.189:8080/users).
Claude Desktop / Cursor
Paste into your MCP client config file to install this server.
{
"mcpServers": {
"ai agent with mcp": {
"ai-agent-with-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"install",
"@wonderwhy-er/desktop-commander",
"--client",
"cursor",
"--key",
"dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
]
}
}
}
}McpServers
{
"ai-agent-with-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"install",
"@wonderwhy-er/desktop-commander",
"--client",
"cursor",
"--key",
"dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
]
}
}Criando um MCP server com NodeJS (ai-agent-with-mcp)
Este projeto implementa um agente de IA que utiliza o Model Context Protocol (MCP) para interagir com recursos externos.
O repositório inclui:
Um servidor MCP funcional, com recursos REST para usuários e mensagens.
Um cliente MCP para consumir esses recursos via protocolo.
Exemplos práticos de como acessar os recursos por terminal, via API REST ou diretamente no Cursor.
Recursos Disponíveis
O servidor MCP fornece os seguintes recursos:
Recursos de Usuários
- api://users: Lista todos os usuários cadastrados no sistema - Retorna informações como ID, nome, número de telefone e thread ID - Formato: JSON - Exemplo de resposta: {
"content": [
{
"id": 1,
"phoneNumber": "553496341404",
"name": "Moisés Paschoalick",
"threadId": "thread_bZEPVYVBvHxY9Ok6WqR63M2D"
},
{
"id": 2,
"phoneNumber": "553496338888",
"name": "José Silva",
"threadId": "1thread_t8SFjKio6yN9pppqypilwGoR__"
},
{
"id": 3,
"phoneNumber": "553496338889",
"name": "Maria Antonia",
"threadId": "1thread_t8SFjKio6yN9pppqypilwGoR__"
}
],
"pageable": {
"pageNumber": 0,
"pageSize": 12,
"sort": {
"empty": false,
"sorted": true,
"unsorted": false
},
"offset": 0,
"paged": true,
"unpaged": false
},
"last": true,
"totalPages": 1,
"totalElements": 3,
"first": true,
"size": 12,
"number": 0,
"sort": {
"empty": false,
"sorted": true,
"unsorted": false
},
"numberOfElements": 3,
"empty": false
}
Recursos de Mensagens
- hello://world: Retorna uma mensagem de saudação simples - Formato: texto plano (text/plain) - Exemplo de resposta: "Hello, World! This is my first MCP resource."Instalação para Cursor
Primeiro, certifique-se de que você tem o Cursor instalado e o npm configurado em seu sistema.
Opção 1: Instalação via Terminal
Execute o seguinte comando no terminal:npx -y @smithery/cli@latest install @wonderwhy-er/desktop-commander --client cursor --key dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb
Obs: a key mencionada é somente para exemplo, você precisa adicionar a sua.
Reinicie o Cursor se estiver em execução.
Opção 2: Instalação Manual
Adicione a entrada apropriada ao seu arquivo mcp.json:Para Mac/Linux:
No Linux:~/.config/cursor.json
{
"mcpServers": {
"desktop-commander": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@wonderwhy-er/desktop-commander",
"--key",
"dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
]
}
}
}
Para Windows:
{
"mcpServers": {
"desktop-commander": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@wonderwhy-er/desktop-commander",
"--key",
"dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
]
}
}
}
Reinicie o Cursor se estiver em execução.
Opção 3: Clonar localmente
Clone e construa:git clone https://github.com/moises-paschoalick/ai-agent-with-mcp.git
cd ai-agent-with-mcp
npm run setup
Reinicie o Cursor se estiver em execução.
O comando de configuração irá:
- Instalar dependências
- Construir o servidor
- Configurar o Cursor
- Adicionar servidores MCP à configuração do Cursor, se necessário
Como Usar
Cliente MCP
O projeto inclui um cliente MCP que pode ser usado para acessar os recursos disponíveis:
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
async function main() {
const client = new Client({
name: "hello-mcp-client",
version: "1.0.0"
});
const transport = new StdioClientTransport({
command: "node",
args: ["build/index.js"]
});
try {
await client.connect(transport);
// Listar recursos disponíveis
const resources = await client.listResources();
console.log("Recursos disponíveis:", resources);
// Ler o recurso de usuários
const content = await client.readResource({ uri: "api://users" });
console.log("\nLista de Usuários:", content);
} catch (error) {
console.error("Erro ao executar o cliente:", error);
}
}
main().catch(console.error);
API REST Direta
Você também pode acessar os recursos diretamente via API REST:
```bash
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