🚀 Booner_MCP
Booner_MCP是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的AI基础设施即代码平台，借助Ollama实现本地服务器管理和智能编码，让AI代理与本地基础设施高效交互。
🚀 快速开始
Booner_MCP允许AI代理通过Model Context Protocol协议与本地基础设施进行交互，能够部署和管理各类服务器，如Web服务器、游戏服务器和数据库等。该项目集成了运行在强大硬件上的本地Ollama部署，使用Mixtral模型。
✨ 主要特性
- 支持AI代理与本地基础设施交互，实现各类服务器的部署与管理。
- 集成本地Ollama部署，运行Mixtral模型，提供强大的AI能力。
- 具备智能编码功能，提高开发效率。
🔧 技术细节
系统架构
机器配置
- 机器1 (Booner_Ollama - 10.0.0.10)：
- 运行Ollama LLM服务器，端口为11434，为MCP系统提供AI能力。
- 硬件配置：AMD 5700X3D 处理器，NVIDIA 4070 Ti Super 显卡，64GB 内存，Quadro P4000 显卡。
- 机器2 (Booner_MCP & agent - 10.0.0.4)：
- 运行MCP核心管理API和Next.js Web界面。
- 硬件配置：Ryzen 7 5700X3D 处理器，32GB 内存，作为智能编码的代理工作节点。
- 机器3 (booner - mcp - web & agent - 10.0.0.4)：
- 运行Web GUI以与MCP和Ollama交互，也是智能编码的代理工作节点。
- 机器3 (OPN_IaC - 10.0.0.2)：
- 运行基础设施即代码工具，拥有专用OPNSense网络API。
- 部署目标（机器N）：
- 可运行游戏服务器、Web应用程序等。
- 硬件示例：Intel Xeon E5 - 2680 v4 处理器，16GB 内存，NVIDIA RTX 3050 8GB 显卡。
- 存储：TrueNAS系统，包含8TB HDD 和 2TB SSD（通过NFS共享）。
软件堆栈
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 24（所有机器） |
| 大语言模型（LLM） | 通过Ollama运行的Mixtral模型 |
| 主要语言 | Python、Go、NextJS |
| 容器化 | Docker |
项目结构
agents/：AI代理定义和编排代码。servers/：MCP服务器实现，用于不同的基础设施任务。api/：与代理通信的API服务器。config/：不同环境和系统的配置文件。
📦 安装指南
先决条件
- 带子模块支持的Git。
- Docker和Docker Compose。
- Node.js 18+（用于本地开发）。
- Python 3.11+（用于本地开发）。
初始设置
- 克隆仓库并递归克隆子模块：
git clone --recurse-submodules https://github.com/vespo92/Booner_MCP.git
cd Booner_MCP
- 创建环境文件：
cp .env.example .env
- 生成安全的AUTH_SECRET：
# 在Linux/macOS
./generate_auth_secret.sh
# 在Windows
.\generate_auth_secret.ps1
- 使用Docker Compose部署：
docker-compose up -d
访问服务
- Web UI：http://10.0.0.1:3000
- API：http://10.0.0.1:8000
- Ollama：http://10.0.0.10:11434
💻 使用示例
基础用法
cd Booner_MCP
# 在此处进行代码修改和开发活动