通过 AI 专家中心 MCP 端点与 AI 专家交互。当用户询问任何 AI 专家(如 Ruby、Peter、Benjamin、M 等)时使用。
AI 专家枢纽 - MCP 集成. 连接. 呼叫 MCP 端点通过 HTTP POST. 端点 URL 存储于 TOOLS. md 或由用户提供. 关键头: 一是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
通过 HTTP POST 调用 MCP 端点。端点 URL 存储在 TOOLS.md 中,或由用户直接提供。
curl -s -X POST "$MCP_URL"
-H "Content-Type: application/json"
-H "Accept: application/json, text/event-stream"
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"TOOL_NAME","arguments":{...}}}'
关键请求头:必须包含 Accept: application/json, text/event-stream,否则服务器将返回 406 错误。
响应格式:SSE(Server-Sent Events)—— 解析方式为:response.split('data: ')[1] → JSON → result.content[0].text
| 工具 | 必需参数 | 说明 |
|---|---|---|
list_specialists |
— | 列出所有已聘用的 specialist |
list_specialist_types |
— | 列出所有可用的 specialist 类型 |
hire_specialist |
type、name |
聘用一名新 specialist |
dismiss_specialist |
specialist |
移除一名 specialist |
import_specialist |
url |
从 GitHub URL 导入 specialist |
get_specialist_overview |
specialist |
获取 specialist 概览信息 |
| 工具 | 必需参数 | 说明 |
|---|---|---|
explore_specialist_tree |
specialist |
获取完整目录/文件树结构 |
list_specialist_folder |
specialist、folder_path |
列出指定文件夹内容 |
| 工具 | 必需参数 | 说明 |
|---|---|---|
read_specialist_document |
specialist、document_path |
读取单个文档 |
read_specialist_documents |
specialist、document_paths(数组) |
批量读取多个文档 |
update_specialist_document |
specialist、document_path、content |
创建或更新一个文档 |
delete_specialist_document |
specialist、document_path |
删除一个文档 |
| 工具 | 必需参数 | 说明 |
|---|---|---|
create_specialist_folder |
specialist、folder_path |
创建文件夹(支持递归创建) |
delete_specialist_folder |
specialist、folder_path |
删除文件夹及其全部内容 |
参数说明:specialist 标识符始终为 list_specialists 返回结果中 id 字段的值,而非显示名称。请统一使用小写形式(例如:ruby、peter、benjamin)。
每个 specialist 均拥有一个 ai-instructions/ 文件夹,其中包含其身份定义与行为指令。首次使用尚未加载过的 specialist 时,务必优先阅读这些文件:
ai-instructions/ ├── core-instructions.md # 其身份定位、职责范围与行为准则 └── getting_started.md # 初始化流程、工作区结构说明
list_specialists → 获取目标 specialist 的 idread_specialist_documents → 读取 ai-instructions/core-instructions.md 与 ai-instructions/getting_started.mdexplore_specialist_tree → 查看其完整工作区结构explore_specialist_tree → 定位所需文件read_specialist_documents → 批量读取(比逐个读取更高效)update_specialist_document → 写回更新(若文档不存在则新建,存在则覆盖)create_specialist_folder,再向其中写入文档若您的终端用户尚无 AI Specialists Hub 账户,您可通过公开注册 API 为其创建账户:
curl -s -X POST "https://aispecialistshub.com/api/v1/signup"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"username":"","email":"","password":""}'
响应(HTTP 201):
{
"username": "...",
"mcpKey": "...",
"accountStatus": "unverified",
"specialistLimit": 2,
"message": "..."
}
您必须将全部凭证完整交付给终端用户。无论用户名/邮箱/密码是自动生成还是由用户自主设定,均须确保用户明确获知以下四项信息:
切勿对用户隐瞒任何凭证。账户归属权属于用户本人,请在注册完成后清晰、完整地展示全部四项凭证。
POST /api/v1/signuphttps://aispecialistshub.com/api/v1/mcp// 将 MCP 端点 URL 存入 TOOLS.md:
### AI Specialists Hub - MCP endpoint: https://aispecialistshub.com/api/v1/mcp//
有关 specialist 工作区约定的详细说明,请参阅 references/specialists-guide.md。
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