concierge

用 Python 快速构建标准化的 MCP 服务器，让 AI 工具开发更简单。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 96 🐛 待处理 55 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 527
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

concierge 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队concierge-hq
官网地址https://platform.getconcierge.app
GitHubhttps://github.com/concierge-hq/concierge
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型agentic-ai,agentic-web,agentic-web-protocol,agentic-workflow,agents,ai,apps-sdk,automation,chatbot,chatbot-application,llm,mcp,mcp-server,self-hosted,web-4,worfklows,workflow-automation
GitHub 星标★ 527
上线时间2025-10-19 00:00:00
代码更新2026-06-09
仓库体积6.3 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

concierge 是一个用于构建下一代 MCP（Model Context Protocol）服务器的通用 Python SDK。它解决了开发者在创建 MCP 服务器时面临的重复劳动和工具链碎片化问题，提供了一套简洁、统一的接口来快速定义工具、资源和提示词。其核心能力包括：类型安全的工具定义、自动化的协议处理、对 Agentic Web 协议等新标准的支持，以及与主流 AI 框架的无缝集成。通过 concierge，开发者可以专注于业务逻辑，而无需关心底层协议细节，从而加速 AI 代理应用的开发与部署。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 527

使用教程

难度：进阶 约 35 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 一个 MCP 客户端

安装与启动步骤

  1. 1装 SDK

    一条 pip 装完。

    pip install concierge-sdk

  2. 2把你现有工具接进来

    先接三五个，看清它怎么选。

  3. 3起服务

    起来后是一个可被客户端发现的 MCP 服务。

    python main.py

  4. 4看渐进披露效果

    重点看上下文里还剩多少工具描述，这是它的卖点。

  5. 5按场景加策略

    不同任务走不同披露路径，需要自己定义。

如何确认成功

接入三十个以上工具后，单次请求里暴露给模型的工具数量明显减少而任务成功率不降

注意事项

  • 它解决的是工具太多导致模型选错的问题，做法是渐进披露而不是一次性全给。
  • MCP 协议本身只规定怎么连，不解决给多少，它补的是这一层。
  • 工具多时收益明显，只有几个工具没必要上。
  • 披露策略要按场景调，默认策略不一定合你的任务。

核心亮点

  • 提供类型安全的工具定义，减少运行时错误
  • 内置对 Agentic Web 协议等新标准的支持，面向未来
  • 与主流 AI 框架无缝集成，降低上手门槛

不足之处

  • 项目处于早期阶段（500+星标），API 可能不稳定
  • 文档和社区生态尚待完善

适用场景

  • 构建企业内部的 AI 工具网关
  • 为个人 AI 助手开发自定义技能插件
  • 快速原型验证 MCP 相关产品

替代项目

FastMCP、mcp-python-sdk、LangChain

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