Mattermost MCP Host 是一个 Mattermost 集成工具，用来连接 Model Context Protocol（MCP）服务器，并借助基于 LangGraph 的 AI 智能体在 Mattermost 中与用户交互、执行工具。它解决的问题是：让用户可以直接在 Mattermost 团队和频道中，通过聊天或命令使用各种 MCP 服务器提供的能力。
用途方面，它适合需要在团队沟通环境中集成 AI 智能体与外部工具的场景，例如在支持频道中让机器人搜索已有 issue 和 PR，并在没有找到时创建新 issue；或者让机器人搜索互联网并将结果发布到频道。
主要能力包括：
- LangGraph Agent 集成：使用 LangGraph 智能体理解用户请求并组织响应。
- MCP 服务器集成：连接 mcp-servers.json 中定义的多个 MCP 服务器。
- 动态工具加载：自动发现已连接 MCP 服务器上的工具，并将其转换为 LangChain 结构化工具供 AI 智能体使用。
- 线程感知对话：在 Mattermost 消息线程中维护对话上下文，保证交互连贯。
- 智能工具使用：AI 智能体可以自主决定何时使用可用工具，包括连续调用多个工具。
- MCP 能力发现：用户可以通过直接命令列出可用的服务器、工具、资源和提示词。
- 直接命令接口：使用命令前缀（默认 #）直接与 MCP 服务器交互。
- 可配置 LLM 后端：通过环境变量支持多个 AI 提供商（默认 Azure OpenAI，也支持 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini）。
使用方式：
- 克隆仓库：git clone <repository-url> 然后 cd mattermost-mcp-host
- 安装：推荐使用 uv 包管理器。安装 uv 后激活虚拟环境 source .venv/bin/activate，再执行 uv sync；安装开发依赖可使用 uv sync --dev --all-extras。
- 配置环境：复制 .env.example 并填写，或在项目根目录创建 .env 文件。需要设置 Mattermost 地址、机器人令牌、团队名、频道名，以及 LLM 配置（如 DEFAULT_PROVIDER、AZURE_OPENAI_ENDPOINT、AZURE_OPENAI_API_KEY、AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT 等）。可选配置其他提供商（OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY）和命令前缀 COMMAND_PREFIX。
- 配置 MCP 服务器：编辑 src/mattermost_mcp_host/mcp-servers.json，可参考 mcp-servers-example.json。根据服务器配置，可能需要在系统中安装 npx、uvx、docker 并加入 PATH。
- 启动集成：运行 mattermost-mcp-host。
- 前置条件：uv 包管理器、Mattermost 服务器实例、具有 API 令牌的 Mattermost 机器人账号、可访问的 LLM API（Azure OpenAI）、在 mcp-servers.json 中配置一个或多个 MCP 服务器。使用 Tavily 网络搜索需要在 .env 中提供 TAVILY_API_KEY。
在 Mattermost 中的使用：
- 直接聊天：在配置的频道中或与机器人聊天，AI 智能体会按需使用工具，并在消息线程中保持上下文。
- 直接命令（默认前缀 #）：
- #help：显示帮助信息。
- #servers：列出已配置并连接的 MCP 服务器。
- #<server_name> tools：列出指定服务器的可用工具。
- #<server_name> call <tool_name> <json_arguments>：以 JSON 字符串参数调用指定服务器上的工具，例如 #my-server call echo '{"message": "Hello MCP!"}'。
- #<server_name> resources：列出指定服务器的可用资源。
- #<server_name> prompts：列出指定服务器的可用提示词。
Mattermost 设置方面，需要创建机器人账号（Integrations > Bot Accounts > Add Bot Account），保存访问令牌到 .env，并授予所需权限（如 create_direct_channel），然后将机器人加入团队和频道。
限制与注意事项：运行依赖 Mattermost 服务器、机器人令牌、LLM API 访问以及已配置的 MCP 服务器；部分 MCP 服务器可能需要 npx、uvx、docker 等工具。故障排查时可检查 Mattermost 连接、机器人令牌权限、团队/频道名、API 密钥与配额、网络访问、MCP 服务器日志与配置、依赖和环境变量。项目采用 MIT 许可证，更多信息见仓库中的 LICENSE 文件。官方未提供具体收费、价格或效果承诺等信息。
