Интеграция Mattermost, которая подключается к серверам Model Context Protocol (MCP), используя ИИ-агент на основе LangGraph для обеспечения интеллектуального интерфейса для взаимодействия с пользователями и выполнения инструментов непосредственно в Mattermost.

Демо

###1. Github Agent в канале поддержки - ищет существующие проблемы и пиар и создает новую проблему, если ее не найти

###2.Поиск в интернете и публикация на канале с помощью Mattermost-MCP-сервера

Прокрутка ниже для полной демонстрации на YouTube

Особенности

Интеграция с англографическим агентом: Использует агент LangGraph для понимания запросов пользователей и организации ответов. MCP Server Integration: Подключается к нескольким MCP-серверам, определенным в mcp-servers.json. Динамическая загрузка инструментов: автоматически обнаруживает инструменты с подключенных MCP-серверов и делает их доступными для агента ИИ. Преобразует инструменты MCP в структурированные инструменты Langchain. Беседы с пониманием сути: поддерживает разговорный контекст в потоках Mattermost для согласованных взаимодействий. Интеллектуальное использование инструментов: агент ИИ может решить, когда использовать доступные инструменты (включая цепочку из нескольких вызовов) для выполнения запросов пользователей.

Mattermost MCP Host

A Mattermost integration that connects to Model Context Protocol (MCP) servers, leveraging a LangGraph-based AI agent to provide an intelligent interface for interacting with users and executing tools directly within Mattermost.

Demo

1. Github Agent in support channel - searches the existing issues and PRs and creates a new issue if not found

2. Search internet and post to a channel using Mattermost-MCP-server

Scroll below for full demo in YouTube

Features

• 🤖 Langgraph Agent Integration: Uses a LangGraph agent to understand user requests and orchestrate responses.
• 🔌 MCP Server Integration: Connects to multiple MCP servers defined in mcp-servers.json.
• 🛠️ Dynamic Tool Loading: Automatically discovers tools from connected MCP servers and makes them available to the AI agent. Converts MCP tools to langchain structured tools.
• 💬 Thread-Aware Conversations: Maintains conversational context within Mattermost threads for coherent interactions.
• 🔄 Intelligent Tool Use: The AI agent can decide when to use available tools (including chaining multiple calls) to fulfill user requests.
• 🔍 MCP Capability Discovery: Allows users to list available servers, tools, resources, and prompts via direct commands.
• #️⃣ Direct Command Interface: Interact directly with MCP servers using a command prefix (default: #).

Overview

The integration works as follows:

1. Mattermost Connection (mattermost_client.py): Connects to the Mattermost server via API and WebSocket to listen for messages in a specified channel.
2. MCP Connections (mcp_client.py): Establishes connections (primarily stdio) to each MCP server defined in src/mattermost_mcp_host/mcp-servers.json. It discovers available tools on each server.
3. Agent Initialization (agent/llm_agent.py): A LangGraphAgent is created, configured with the chosen LLM provider and the dynamically loaded tools from all connected MCP servers.
4. Message Handling (main.py):
   • If a message starts with the command prefix (#), it’s parsed as a direct command to list servers/tools or call a specific tool via the corresponding MCPClient.
   • Otherwise, the message (along with thread history) is passed to the LangGraphAgent.
5. Agent Execution: The agent processes the request, potentially calling one or more MCP tools via the MCPClient instances, and generates a response.
6. Response Delivery: The final response from the agent or command execution is posted back to the appropriate Mattermost channel/thread.

Setup