mess-mcp

MESS MCP 伺服器作為 AI 代理程式與現實世界人類執行者之間的橋樑。透過利用模型內容協定 (MCP)，它允許 Claude Desktop 直接整合到 Meatspace Execution and Submission System (MESS) 工作流程中。此工具使用戶能夠建立實體任務請求、追蹤任務狀態、探索執行者能力並促進溝通——例如要求照片驗證、物理檢查或操作電器——所有這些都透過基於 YAML 的結構化訊息協定進行管理。它專為希望將現實世界操作委派給分散式團隊或個人裝置的使用者所設計，並使用 GitHub 或本機檔案作為後端儲存層。其架構確保任務執行緒保持私密、版本化且易於追蹤。

• 提供八個核心 MCP 工具：mess, mess_status, mess_capabilities, mess_request, mess_answer, mess_cancel, mess_fetch 以及 mess_wait。

• 完全支援 YAML 格式的 MESS 協定訊息，用於複雜請求建構、自訂元資料與豐富的上下文定義。

• 具備與 GitHub 儲存庫同步的功能，實現多裝置協作與雲端資料備份。

• 支援基於能力的路由，任務會根據執行者已驗證的技能（如相機存取、物理操作或雜務）指派給對應的執行者。

• 支援多種部署模式，包括僅限 GitHub、完全本機儲存與混合同步設定，提供最大的靈活性。

• 與 Slack、Google Chat、ntfy、Pushover 及電子郵件等通知系統整合，確保人類執行者能即時收到新指派任務的通知。

• 使用安全資源 URI 處理附件（例如來自相機的照片），僅在必要時抓取大型資料，保持代理互動的高效性。

• 在使用 GitHub 模式時，使用者必須提供一個 GitHub 儲存庫作為交換後端，以確保資料持久性與同步。

• 需要仔細設定環境變數（如 MESS_GITHUB_TOKEN 與 MESS_AGENT_ID）以進行安全身份驗證與代理識別。

• 必須在 executors/ 目錄中註冊執行者設定檔，以定義特定裝置或人員可處理的任務（例如視覺檢查或電器控制）。

• 本系統非常適合家庭自動化、個人助理與分散式作業，在需要將 AI 規劃落實為人類執行的物理步驟時特別實用。

• 為確保最佳安全實踐，請使用僅限於該 MESS 交換儲存庫的細粒度 GitHub 權杖 (Fine-grained tokens)，以限制 MCP 用戶端的存取範圍。