TAgent MCP Server

From the README

# TAgent

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🚀 **面向生产实践的 AI Agent 工程框架**

[英文版](./README_EN.md) | 中文版

> 不只是简单的模型封装，而是覆盖 Agent 请求的完整生命周期：接入、路由、运行时装配、规划执行、RAG、记忆、MCP 工具治理、人工审批、交互通知、执行中干预，到 SSE 流式输出和全链路观测。

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## 📖 项目简介

TAgent 是一个基于 **Java 17**、**Spring Boot**、**Spring AI** 和 **DDD 分层架构** 构建的企业级 AI Agent 工程实践项目。

它覆盖了一次 Agent 请求从**接入、路由、运行时装配、规划执行、RAG、记忆、MCP 工具治理、人工审批、交互通知、执行中干预**，到 **SSE 流式输出和全链路观测**的完整过程。

*本仓库是脱敏后的公开版本，不包含真实密钥、运行日志、历史对话、临时报告、数据库备份和个人文件。*

> **🌐 在线体验：[http://49.232.209.30:8099](http://49.232.209.30:8099)**
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> 当前暂时提供公网 IP 访问，后续将上线正式域名，届时会在此更新访问地址。注册后既可以体验预配置的各类 Agent，也可以进入“我的 Agent”自行搭建 Fixed、Auto、Flow 三种模式的 Agent，按节点配置 System Prompt、MCP 连接和 Advisor，并关联自己的 RAG 知识库。个人 Agent 配置、知识检索和使用观测按用户隔离。
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> 目前处于试用阶段，模型暂由平台提供，主要使用 `mimo-v2.5` 和 `deepseek-v4-flash`。个人 MCP 连接受平台允许域名限制；后续计划支持用户自行配置模型 API 接口和密钥。[查看 Agent 工作区说明](docs/dev-ops/USER_AGENT_WORKSPACE.md)。

### 适合谁

- 想系统学习 **Java / Spring AI Agent 工程化落地**的开发者。
- 正在研究 **MCP 工具治理、动态工具补挂、Agentic RAG、多层记忆**的同学。
- 需要参考 **流式 SSE、