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EDDI
🔌
MCP工具

EDDI

基于 Java · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
⭐ 355 Stars 🍴 113 Forks 💻 Java 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai-agentsai-orchestrationchatbotjava
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,EDDI 获评「强烈推荐」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

EDDI 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 EDDI,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。EDDI 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 EDDI 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

EDDI 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 355
开发语言
Java
支持平台
Windows / macOS / Linux / Android
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
113

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

EDDI 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/labsai/EDDI

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "eddi": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "eddi"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 EDDI 执行以下任务...
Claude: [自动调用 EDDI MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "eddi": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "eddi"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 74/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

E.D.D.I — Multi-Agent Orchestration Middleware for Conversational AI

OpenSSF Best Practices OpenSSF Scorecard Codacy Badge

CI CodeQL Tests Coverage

Docker Pulls Latest Release Repository: AI Ready

E.D.D.I (Enhanced Dialog Driven Interface) is a production-grade, config-driven multi-agent orchestration middleware for conversational AI. It coordinates users, AI agents, and business systems through intelligent routing, persistent memory, and API orchestration — without writing code.

Built with Java 25 and Quarkus. Ships as a Red Hat-certified Docker image with the Manager dashboard and Chat UI built in. Selected as a UNIDO Trusted Partner for Industrial AI. Native support for MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent), the OpenAI Chat Completions API, Slack, OpenAPI, and OAuth 2.0.

Website · Documentation · License: Apache 2.0

---

✨ Features

Prerequisites

ToolVersionNotes
**Java (JDK)**25[Eclipse Temurin](https://adoptium.net/) recommended
**Maven**3.9+Bundled via mvnw / mvnw.cmd wrapper — no install needed
**MongoDB**6.0+Local instance or Docker (docker run -d -p 27017:27017 mongo:7)
**Docker**LatestFor integration tests and container builds
**Node.js**—Not required: Maven downloads Node 24 into ui/node/ to build the Manager and Chat UIs. Install it only to run npm run dev in ui/manager or ui/chat
**mise**Optional[mise.toml](mise.toml) pins the exact JDK, Maven and Node versions and offers the common commands as tasks (mise run dev, mise run test)
Windows users: Replace ./mvnw with .\mvnw.cmd in all commands below.

Helm (renders the Secret itself, so the key is a required value). Local,

🐳 Docker Compose (Manual)

If you prefer manual control over Docker Compose:

```bash

docker-compose.yml (an overlay cannot un-declare the base's mongodb service)

docker compose -f docker-compose.postgres-only.yml up

header of docker-compose.auth.yml, or let install.sh --with-auth set one)

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.auth.yml up

With a local LLM — Ollama on the same Docker network, reachable as

http://ollama:11434 (no host.docker.internal needed)

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.ollama.yml up -d

Build & Docker

```bash

Build app + Docker image

./mvnw clean package '-Dquarkus.container-image.build=true'

Build without container (for install.sh --local)

./mvnw package -DskipTests

🏁 Quick Start

The fastest way to get EDDI running is the one-command installer. It sets up EDDI + your choice of database via Docker Compose and points you at the dashboard, where the Platform Operator (or the form-based agent wizard) creates your first AI agent for you.

Linux / macOS / WSL2:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

Invoke-WebRequest -UseBasicParsing -Uri "https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.ps1" -OutFile "install.ps1"
Unblock-File .\install.ps1
.\install.ps1

Requires Docker. The wizard auto-generates a unique vault encryption key for secret management.

Everything is served from one port: http://localhost:7070 opens a chooser between the Manager (/manage, the admin dashboard) and the Workforce workspace (/workforce, group conversations), and the standalone chat UI is at /chat. See Getting Started.

<details> <summary><strong>🔧 Installer options</strong></summary>

bash install.sh --defaults                 # All defaults, no prompts
bash install.sh --db=postgres --with-auth  # PostgreSQL + Keycloak
bash install.sh --full                     # Everything enabled (PostgreSQL + auth + monitoring)
bash install.sh --local                    # Build Docker image from local source
bash install.sh --eddi-version=6.5.0       # Pin a release (image and compose files from its tag)
bash install.sh --dry-run                  # Show the image tag and the git ref the files come from

With the default latest image, the compose files are downloaded from the newest release's tag (looked up through the GitHub API), not from main.

The --local flag is for contributors testing pre-release builds:

./mvnw package -DskipTests    # Build the Java app
bash install.sh --local        # Build Docker image + start containers

</details>

(MongoDB runs authenticated) or postgres-secrets — commands in the Kubernetes Guide

kubectl apply -k k8s/overlays/mongodb/ # MongoDB backend kubectl apply -k k8s/overlays/postgres/ # PostgreSQL backend

Quickstart (one-file manifest; same Secret step, see the Kubernetes Guide)

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/k8s/quickstart.yaml

port-forward shape without OIDC: the two opt-ins are required, see the guide.

helm install eddi ./helm/eddi \ --set eddi.vaultMasterKey="$(openssl rand -base64 24)" \ --set mongodb.rootPassword="$(openssl rand -base64 24)" \ --set eddi.security.allowUnauthenticatedMcp=true \ --set eddi.security.allowUnauthenticatedSecretStore=true \ --namespace eddi --create-namespace ```

Includes overlays for auth (Keycloak), monitoring (Prometheus/Grafana), NATS messaging, Ingress, and production hardening (PDB, NetworkPolicy — deliberately no HPA). See the Kubernetes Guide for details, including the Keycloak upgrade note for existing installs.

---

⚙️ Configuration-Driven Architecture

  • 📄 JSON Configs, Not Code — Agent behavior defined in versioned, diffable JSON documents
  • 🔧 Lifecycle Pipeline — Pluggable task pipeline: Input → Parse → Rules → API/LLM → Output
  • 📦 Composable Agents — Agents assembled from reusable, version-controlled workflows and extensions
  • 🧪 Behavior Rules — IF-THEN logic engine for routing, orchestration, and business logic
  • 📤 Import / Export — Agents portable as ZIP files with automatic secret scrubbing on export
  • 🔄 Agent Sync — Live instance-to-instance sync with structural matching, content diffing, and selective resource picking — no ZIP intermediary needed
  • 📝 Prompt Snippets — Reusable, versioned system prompt building blocks available as {snippets.safety_rules}
  • 🌐 Global Variables — Deployment-wide values such as a default model, referenced as {vars.default-model} in any config (details)
  • 📎 Content Type Routing — MIME-based behavior rule conditions for multimodal attachment routing

Maven Command Reference

CommandWhat It Does
./mvnw compile quarkus:dev '-Djvm.args=--add-modules=jdk.incubator.vector'**Start dev mode** with live reload (port 7070). The flag is for jlama agents — see above
./mvnw compileCompile sources only (fast feedback). Also runs the two validate-phase style gates, so it **fails** on an unused import (Checkstyle) or an unformatted file (formatter:validate) — neither edits your sources; run ./mvnw formatter:format to fix formatting
./mvnw clean compileClean build — delete target/ and recompile from scratch
./mvnw testRun **unit tests** (excludes *IT.java integration tests)
./mvnw package -DskipTests -DskipUi=trueBuild the jar **without** the Manager and Chat UIs (compile and test never build them)
./mvnw verifyCompile + unit tests + package. **Integration tests are skipped** — skipITs defaults to true in pom.xml
./mvnw verify -DskipITs=false**Full build** — adds the *IT.java integration tests (requires Docker). This is what CI runs
./mvnw validateRun the **blocking style gates** — Checkstyle (UnusedImports/RedundantImport fail the build; FileLength/LineLength stay advisory) and formatter:validate, which reports unformatted files without touching them
./mvnw formatter:format**Auto-format** Java sources using the project Eclipse formatter — the fix for a formatter:validate failure
./mvnw package -DskipTestsBuild the JAR without running tests (for install.sh --local)
./mvnw clean package '-Dquarkus.container-image.build=true'Build the app **+ Docker image**
./mvnw package -Plicense-gen -DskipTestsGenerate **third-party licenses** (Red Hat certification)
./mvnw quarkus:dev -Dsuspend '-Djvm.args=--add-modules=jdk.incubator.vector'Start dev mode and **wait for debugger** on port 5005
./mvnw quarkus:dev -Ddebug=false '-Djvm.args=--add-modules=jdk.incubator.vector'Start dev mode **without** the debug agent

<details> <summary><strong>Code coverage</strong></summary>

JaCoCo is configured to run automatically during ./mvnw test. After tests complete, find the coverage report at:

target/site/jacoco/index.html

</details>

<details> <summary><strong>Useful system properties</strong></summary>

PropertyDefaultDescription
-Dquarkus.http.port=<port>7070Override the HTTP port
-Dmongodb.connectionString=<uri>dev: mongodb://localhost:27017/eddiMongoDB connection, read by PersistenceModule. quarkus.mongodb.connection-string is a different key that only the health check reads
-Dmongodb.database=<name>eddiMongoDB database name
-Dquarkus.profile=<profile>devActive Quarkus profile (dev, test, prod)
-DskipTestsfalseSkip all tests
-DskipITstrueSkip integration tests only
-DskipUifalseSkip the npm build of ui/manager and ui/chat (the jar then serves no UI)

</details>

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-15
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

EDDI 是一个多代理协调中间件,用于构建和管理对话系统。它提供了一个强大的框架来创建和部署 AI 代理,支持多种数据库和 API。EDDI 的目标是成为一个可扩展、可靠和易于使用的多代理协调解决方案。

⚡ 功能介绍

EDDI 提供了以下功能:✨ 多代理协调 ✨ 强大的配置驱动架构 ✨ 可插拔的任务管道 ✨ 可组合的代理 ✨ 行为规则引擎

📋 环境依赖

EDDI 的环境依赖和系统要求包括:Java (JDK) 25、Maven 3.9+、Docker 等。用户需要安装这些依赖项才能使用 EDDI。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

EDDI 支持多种安装方式,包括 Docker Compose、源码安装等。用户可以选择适合自己的安装方式。

🚀 使用教程

EDDI 的使用教程包括快速启动、部署代理、创建 AI 代理等步骤。用户可以通过一条命令安装 EDDI 并部署代理。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

EDDI 的配置驱动架构允许用户通过 JSON 文件定义代理行为。用户可以通过配置文件来定义代理的行为、生命周期管道、可组合的代理等。

🔌 API 说明

EDDI 提供了 Quarkus SDK,允许用户通过 Java API 与 EDDI 进行交互。用户可以通过 Quarkus SDK 来创建和管理 AI 代理。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-03

高质量的开源MCP工具,易于使用

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:EDDI 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • −依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • −MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • −需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

EDDI 是一款Java开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Config-driven engine that turns JSON into production-grade AI agents. Multi-agen。⭐355 · Java 主要应用场景包括:生成生产级AI代理。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:EDDI 的核心功能完整,质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 EDDI
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 EDDI
原始描述 开源MCP工具:Config-driven engine that turns JSON into production-grade AI agents. Multi-agen。⭐355 · Java
Topics ai-agentsai-orchestrationchatbotjava
GitHub https://github.com/labsai/EDDI
License Apache-2.0
语言 Java
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/labsai/EDDI 🌐 官方网站  https://eddi.labs.ai

收录时间:2026-06-03 · 更新时间:2026-06-05 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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