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Claude Managed Agents 概览

这是一个运行在托管基础设施中的预构建、可配置智能体（Agent）框架，最适用于长时间运行的任务和异步工作。

Anthropic 提供了两种使用 Claude 构建应用的方式，分别适用于不同的使用场景：

	Messages API	Claude Managed Agents
定位	直接的模型提示词访问	运行在托管基础设施中的预构建、可配置智能体框架
最佳用途	自定义智能体循环和精细化控制	长时间运行的任务和异步工作
了解更多	Messages API 文档	Claude Managed Agents 文档

Claude Managed Agents 为将 Claude 作为自主智能体运行提供了框架和基础设施。无需构建自己的智能体循环、工具执行环境和运行时，你即可获得一个全托管的环境，让 Claude 能够安全地读取文件、运行命令、浏览网页并执行代码。该框架支持内置的提示词缓存、压缩以及其他性能优化，以实现高质量、高效的智能体输出。

核心概念

Claude Managed Agents 基于四个核心概念构建：

本文档介绍了 MCPHub，一个用于管理和扩展 Model Context Protocol (MCP) 服务器的聚合平台。它通过将多个 MCP 服务器组织成灵活的流式 HTTP (SSE) 端点来简化操作，并支持按需访问单个或分组服务器。MCPHub 提供了包括广泛服务器兼容性、集中式管理控制台、热插拔配置以及基于 JWT 和 bcrypt 的安全认证机制等核心功能，并且支持 Docker 部署以实现快速启动。用户可以通过其直观的 Web UI 监控服务器状态，管理访问权限，并配置 GitHub 或 GitLab 等特定服务。此外，文档还详细说明了各种可流式传输的 HTTP 和 SSE 端点，以及如何在 MCP 客户端（例如 Cline）中配置和使用 MCPHub。

MCPHub 简介

MCPHub 通过将多个 MCP（Model Context Protocol）服务器组织为灵活的流式 HTTP（SSE）端点，简化了管理与扩展工作。系统支持按需访问全部服务器、单个服务器或按场景分组的服务器集合。

🚀 功能亮点

• 广泛的 MCP 服务器支持：无缝集成任何 MCP 服务器，配置简单。
• 集中式管理控制台：在一个简洁的 Web UI 中实时监控所有服务器的状态和性能指标。
• 灵活的协议兼容：完全支持 stdio 和 SSE 两种 MCP 协议。
• 热插拔式配置：在运行时动态添加、移除或更新服务器配置，无需停机。
• 基于分组的访问控制：自定义分组并管理服务器访问权限。
• 安全认证机制：内置用户管理，基于 JWT 和 bcrypt，实现角色权限控制。
• Docker 就绪：提供容器化镜像，快速部署。

模型上下文协议（Model Context Protocol）由几个协同工作的关键组件组成：

• 基础协议：核心 JSON-RPC 消息类型
• 生命周期管理：连接初始化、能力协商和会话控制
• 服务器功能：服务器提供的资源、提示和工具
• 客户端功能：客户端提供的采样和根目录列表
• 实用工具：跨领域关注点，如日志记录和参数补全

所有实现必须支持基础协议和生命周期管理组件。其他组件可以根据应用程序的特定需求来实现。

这些协议层在实现客户端和服务器之间丰富交互的同时，建立了明确的关注点分离。模块化设计允许实现精确支持所需的功能。

消息

MCP 客户端和服务器之间的所有消息必须遵循 JSON-RPC 2.0 规范。协议定义了以下类型的消息：

请求（Requests）

请求从客户端发送到服务器，或者从服务器发送到客户端，用于启动操作。

{
  jsonrpc: "2.0";
  id: string | number;
  method: string;
  params?: {
    [key: string]: unknown;
  };
}

• 请求必须包含字符串或整数 ID。
• 与基本 JSON-RPC 不同，ID 不得为 null。
• 请求 ID 不得在同一会话中被请求者先前使用过。

响应（Responses）

响应是对请求的回复，包含操作的结果或错误。

概述

• python-sdk

Model Context Protocol 允许应用程序以标准化的方式为 LLM 提供上下文，将提供上下文的关注点与实际的 LLM 交互分离开来。这个 Python SDK 实现了完整的 MCP 规范，使您能够轻松地：

• 构建可连接到任何 MCP 服务器的 MCP 客户端
• 创建暴露资源、提示和工具的 MCP 服务器
• 使用标准传输方式如 stdio 和 SSE
• 处理所有 MCP 协议消息和生命周期事件

安装

将 MCP 添加到您的 Python 项目中

我们推荐使用 uv 来管理您的 Python 项目。在由 uv 管理的 Python 项目中，通过以下方式将 mcp 添加到依赖项：

uv add "mcp[cli]"

或者，对于使用 pip 管理依赖的项目：

pip install mcp

运行独立的 MCP 开发工具

要使用 uv 运行 mcp 命令：

uv run mcp

快速开始

让我们创建一个简单的 MCP 服务器，它暴露一个计算器工具和一些数据：