FranckDubray/dragonfly-mcp-server

Dragonfly MCP Server

Serveur MCP (Model Context Protocol) simple et robuste, avec ~59 tools prêts à l’emploi:

• Appels JSON unifiés via /execute
• UI web légère: Control Panel (tools) et Workers (realtime)
• Observabilité intégrée (SQLite, status, métriques)
• Outils variés: LLM, data, web/docs, intégrations, cartes, médias, e‑mail, Discord, chess, météo/astro…

Compatibilité MCP & Portail

• 100% compatible MCP (spec) avec extensions « addon » (superset MCP, jamais moins)
• Intégration prête pour le portail ai.dragonflygroup.fr

Liens rapides

• Control Panel: http://localhost:8000/control
• Workers: http://localhost:8000/workers
• Changelog: CHANGELOG.md
• Specs tools: src/tool_specs/*.json

🚀 Quickstart

# Installation
pip install -e .

# Configuration
cp .env.example .env
# Édite .env (clés API, endpoints, ports…)

# Lancer le serveur
./scripts/dev.sh        # Unix/Mac
./scripts/dev.ps1       # Windows
# ou
python src/server.py

# UIs
http://localhost:8000/control
http://localhost:8000/workers

🧰 Appeler un tool (/execute)

Chaque tool se consomme en JSON:

{ "tool": "<tool_name>", "params": { ... } }

Exemples

• Date/heure:

{ "tool": "date", "params": { "operation": "now", "format": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S", "tz": "UTC" } }

• SQLite (SELECT):

{ "tool": "sqlite_db", "params": { "operation": "query", "db": "example.db", "query": "SELECT 1 AS ok" } }

• LLM:

{ "tool": "call_llm", "params": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello" }] } }

Découvrir les tools

• UI: Control Panel (liste, recherche, formulaires)
• Specs: src/tool_specs/*.json (nom, description, schéma)

👀 Observation (workers)

• UI Workers: suivi en temps réel (exécutions, métriques).
• Streaming passif (SSE/NDJSON): 1 évènement par étape + 1 évènement “updated” en fin d’étape, avec contexte IO (appel + aperçu). L’observation n’altère pas l’exécution.

🧾 Stockage & Observabilité

• Base SQLite par worker: sqlite3/worker_.db
  • journalisation des étapes (INSERT/UPDATE), état, métriques
• Status/métriques: affichés dans l’UI et via endpoints dédiés
• Logs HTTP/API: console + UIs

🗂️ Catégories de tools (exemples)

• Intelligence: call_llm, stockfish
• Données/IO: sqlite_db, json_ops, array_ops, template_map, date
• Web/Docs: universal_doc_scraper
• Intégrations: reddit_intelligence, chess_com, lichess, coingecko
• Cartes & géoloc: google_maps, device_location
• Média/traitement: ffmpeg_frames
• Météo/Aéronautique/Astro: aviation_weather, astronomy
• Communication: email_send, discord_webhook, discord_bot
• Utilitaires: sanitize_text, coerce_number, json_stringify, arithmetic

(Consulte la UI et src/tool_specs pour la liste complète.)

🧪 Bonnes pratiques

• Utiliser le Control Panel pour tester les tools rapidement (params validés).
• Renseigner .env pour activer les intégrations (API keys).
• Vérifier la DB worker en cas d’investigation (job_steps, métriques).

📦 Dev & scripts

• Endpoint unique: /execute (appel tools)
• Specs JSON par tool: src/tool_specs/*.json
• Scripts utilitaires: scripts/* (export, diagnostic…)

📝 Changelog

Voir CHANGELOG.md (versions et évolutions).