Agent Sense智能感知- MCP Server

为 AI Agent 提供感知能力的 Model Context Protocol (MCP) 服务器

为什么需要 Agent Sense

AI Agent 在处理问题时往往缺乏对外部环境的感知能力Agent Sense 让 AI 可以

• 时效性研究 - 获取准确的当前时间处理时间敏感的任务和分析
• 位置信息研究 - 基于 IP 地址获取地理位置提供本地化的建议和服务
• 硬件环境分析 - 诊断系统性能问题分析内存磁盘CPU 使用情况
• 环境报错分析 - 了解操作系统版本架构等信息提供针对性的解决方案

通过提供充足的环境上下文Agent Sense 让 AI 的回复更加准确更具针对性

核心价值

提供充足的环境上下文

当 AI Agent 了解用户的环境信息时可以

更准确的时间判断 - "现在是几点" "今天星期几" "距离某个时间还有多久"
本地化建议 - 根据用户所在地区提供相关的服务资源和建议
精准的故障诊断 - "为什么我的电脑这么慢" 检查内存使用率 99%
针对性的解决方案 - 根据操作系统版本和架构提供正确的安装命令

功能特性

Agent Sense 提供以下感知工具

1. 获取时间 (get_time)

获取当前时间信息支持多种格式

• ISO 8601 格式
• 本地化格式
• Unix 时间戳
• 时区信息
• 详细的年月日时分秒

2. 位置定位 (get_location)

基于 IP 地址获取地理位置信息

• 国家地区城市
• 经纬度坐标
• 时区
• ISP 信息

3. 系统信息 (get_system_info)

获取操作系统详细信息

• 操作系统类型版本架构
• 主机名内核版本
• 系统制造商和型号
• 系统运行时间

4. 硬件信息 (get_hardware_info)

获取硬件配置信息

• CPU 型号核心数频率
• 内存总量使用情况
• 硬盘容量使用情况
• 网络接口和 IP 地址
• 详细模式CPU 温度电池状态显卡信息

安装

npm install
npm run build

使用方法

开发模式

npm run dev

使用 MCP Inspector 测试

MCP Inspector 是一个交互式的调试工具可以在浏览器中测试你的 MCP server

npm run inspector

这会启动一个本地服务器通常在 http://localhost:5173你可以在浏览器中

• 查看所有可用的工具
• 测试每个工具的调用
• 查看请求和响应
• 实时调试

生产模式

npm start

配置到 CherryStudio/Claude Desktop

在 MCP 配置文件中添加

{
  "mcpServers": {
    "agent-sense": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/agent-sense/dist/index.js"]
    }
  }
}

或者使用 npx发布到 npm 后

{
  "mcpServers": {
    "agent-sense": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agent-sense"]
    }
  }
}

实际应用场景

场景 1性能诊断

用户: "我的电脑运行很慢怎么回事"
AI: 调用 get_hardware_info() 发现内存使用率 99.72%
AI 回复: "你的内存使用率已达 99.72%23.93GB/24GB建议关闭一些应用程序释放内存

场景 2时间敏感任务

用户: "帮我分析一下这个日志文件的错误"
AI: 调用 get_time() 获取当前时间和时区
AI 回复: "根据日志时间戳UTC和你的本地时区Asia/Shanghai这个错误发生在 2 小时前...

场景 3本地化建议

用户: "推荐一些学习资源"
AI: 调用 get_location() 发现用户在中国
AI 回复: "根据你的位置推荐以下中文学习资源和国内可访问的平台...

场景 4环境特定解决方案

用户: "如何安装 Docker"
AI: 调用 get_system_info() macOS M3 芯片
AI 回复: "你使用的是 Apple Silicon (M3)请使用以下命令安装 Docker Desktop for Mac (Apple Silicon)...

工具使用示例

获取时间

{
  "name": "get_time",
  "arguments": {
    "format": "iso"
  }
}

获取位置

{
  "name": "get_location",
  "arguments": {
    "ip": "8.8.8.8"
  }
}

获取系统信息

{
  "name": "get_system_info",
  "arguments": {}
}

获取硬件信息

{
  "name": "get_hardware_info",
  "arguments": {
    "detailed": true
  }
}

跨平台支持

完全支持以下平台

• Windows (Windows 10/11)
• macOS (10.15+)
• Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, Fedora 等主流发行版)

所有功能在三大平台上均可正常工作包括

• 时间获取 - 使用 Node.js 内置 API
• 位置定位 - 基于公网 IP 的地理定位
• 系统信息 - 跨平台系统信息获取
• 硬件信息 - 智能过滤各平台的虚拟接口和系统分区

技术栈

• Node.js + TypeScript: 核心运行环境
• @modelcontextprotocol/sdk: MCP 协议实现
• systeminformation: 跨平台系统和硬件信息获取
• public-ip: 公网 IP 获取
• zod: 参数验证

开发

# 安装依赖
npm install

# 开发模式热重载
npm run dev

# 构建
npm run build

# 运行
npm start

提示词

本项目使用kiro + claude 4.5 + vibe coding开发

提示词如下

我想做一个 为 agent 提供 感知能力的 mcp server名为智能感知(agent-sense)它需要提供以下工具1. 获取时间2. 位置定位3. 系统信息(操作系统版本架构)4. 硬件信息(CPU 型号内存大小硬盘大小IP地址)请你帮我设计一个可行的方案必要查询文档或者信息时可使用对应的mcp server技术栈方面我希望使用 nodejs + typescript