mess-mcp

MESS MCP 服务器作为 AI 代理与现实世界人类执行者之间的桥梁。通过利用模型内容协议 (MCP)，它允许 Claude Desktop 直接集成到 Meatspace Execution and Submission System (MESS) 工作流程中。此工具使用户能够创建实体任务请求、追踪任务状态、探索执行者能力并促进沟通——例如要求照片验证、物理检查或操作电器——所有这些都通过基于 YAML 的结构化消息协议进行管理。它专为希望将现实世界操作委派给分布式团队或个人设备的用户所设计，并使用 GitHub 或本地文件作为后端存储层。其架构确保任务执行线程保持私密、版本化且易于追踪。

• 提供八个核心 MCP 工具：mess, mess_status, mess_capabilities, mess_request, mess_answer, mess_cancel, mess_fetch 以及 mess_wait。

• 完全支持 YAML 格式的 MESS 协议消息，用于复杂请求构建、自定义元数据与丰富的上下文定义。

• 具备与 GitHub 存储库同步的功能，实现多设备协作与云端数据备份。

• 支持基于能力的路由，任务会根据执行者已验证的技能（如相机访问、物理操作或杂务）指派给对应的执行者。

• 支持多种部署模式，包括仅限 GitHub、完全本地存储与混合同步设置，提供最大的灵活性。

• 与 Slack、Google Chat、ntfy、Pushover 及电子邮件等通知系统集成，确保人类执行者能实时收到新指派任务的通知。

• 使用安全资源 URI 处理附件（例如来自相机的照片），仅在必要时抓取大型数据，保持代理交互的高效性。

• 在使用 GitHub 模式时，用户必须提供一个 GitHub 存储库作为交换后端，以确保数据持久性与同步。

• 需要仔细设置环境变量（如 MESS_GITHUB_TOKEN 与 MESS_AGENT_ID）以进行安全身份验证与代理识别。

• 必须在 executors/ 目录中注册执行者配置文件，以定义特定设备或人员可处理的任务（例如视觉检查或电器控制）。

• 本系统非常适合家庭自动化、个人助理与分布式作业，在需要将 AI 规划落实为人类执行的物理步骤时特别实用。

• 为确保最佳安全实践，请使用仅限于该 MESS 交换存储库的细粒度 GitHub 令牌 (Fine-grained tokens)，以限制 MCP 客户端的访问范围。