这篇博客给大家介绍一个获取带子域名Live URL的免费的AI Agent MCP 服务部署和托管平台，可以获得AI Agent A2Z (aiagenta2z.com) 网站的个性化子域名的 Live URL 生产Agent （比如 {user_name}.aiagenta2z.com/{your_agent}），可以直接配置到Claude/ChatGPT App Store中上线生产使用。

derekzz.aiagenta2z.com/solar-system_server_python/mcp

derekzz.aiagenta2z.com/google-deep-research-agent/mcp

1. 代码Code ：已开发完成的 Python/Node.js 项目源码source code 或 GitHub 仓库的URL。

2. agent/mcp 启动入口命令 (Entry point Command)：这个命令告诉云服务如何启动Agent/MCP 服务器（例如：uvicorn server:app 或 npm start）。

3. 依赖安装：如何你的项目有依赖包，可以把依赖文件打包到压缩文件里。 Python 项目需准备 requirements.txt 文件，Node.js 项目需准备 package.json 文件。

4. AI Agent & MCP 部署托管平台：本教程使用 

 x DeepNLP 平台。你可以获得一个免费的二级域名和部署1个Agent项目，格式如：${account}.aiagenta2z.com/${agent_name}。这个url可以直接在 ChatGPT App、Claude Code 等 AI 客户端中使用的上线 URL。

这里准备两个实用的 Agent代码示例作为部署Deploy的Demo：

代码：我们也放到开源项目里了 

技术栈：Google Search V2 API、Python MCP Server。

功能：包含 Google Search 和 read_webpage 工具。

环境变量 environment variables：Google Search_ACCESS_KEY=xxxxxx

Agent 2：ChatGPT App 示例（探索太阳系 solar-system_server_python/）

技术栈：Node.js + MCP UI (参考 OpenAI 示例库)。

功能：探索太阳系行星，工具包含 focus_solar_planet。

pnpm run build
pnpm run serve &
uvicorn solar-system_server_python.main:app

访问 DeepNLP Agent 部署工作区的 Workspace -> Agent Deployment，或者直接访问Agent 部署工作空间URL (

你可以选择现有项目或创建一个新的 AI service 项目（填写项目名称和元数据）。每个项目都有一个唯一的 ID 格式为 user_name/project_name，就和github等一样。

最终上线 URL格式：${user_name}.aiagenta2z.com/${project_name}

MCP 端点 (Endpoint)：${user_name}.aiagenta2z.com/${project_name}/mcp

2.2 选择项目并填写启动命令行entry point

以我选择的项目为例：derekzz/solar-system_server_python

平台提供多种部署方式：部署 GitHub 仓库、直接上传源码、或选择模版。

2.3.1 自定义 Python/JS (以 Agent 1 为例) 

我将 Google 深度搜索的代码打包为 google_deep_research_agent.tar.gz 并上传至拖拽区。

提示：压缩包根目录下应包含 ./server.py。云端会根据入口点命令在该目录下执行。

代码逻辑参考： 该应用是我使用 mcp 创建并挂载到 Starlette 的 StreamingHttp 应用。

mcp_app = mcp.streamable_http_app()
mcp_app.routes.insert(
    0, Route("/mcp", get_mcp_root_id_handler, methods=["GET"])
)

app = Starlette(
    routes=[
        Mount("/", app=mcp_app),
    ],
    lifespan=lifespan,
)

端口 (Port)：留空，云平台会自动分配端口并生成二级域名。

2.3.2 GitHub 源码 (以 Agent 2 为例) 

https://github.com/openai/openai-apps-sdk-examples

 (如果你想托管私有代码，也可以授权 App 连接你的私有库，实现 Push 后自动部署)

启动脚本 Entry Point (Startup Scripts) 

1. 请将所有启动命令写在同一个文本框内，它们会被作为 entry_point.sh 执行。

2. UI 构建：该示例依赖 /assets 下的 UI，必须通过 pnpm run build 生成。

node的server把 静态文件暴露在 4444 端口，静态文件服务器 (端口 4444)

MCP 服务器提供工具 (端口 8000)： python的服务器 ，注意这里 python文件在子目录下 ./solar-system_server_python/main.py, 所以这样启动 ”uvicorn solar-system_server_python.main:app“

后台运行：为防止第一个服务 阻塞流水线，请在 pnpm run serve 后添加 & 符号，最终命令行 "pnpm run serve &"。

点击 Deploy 按钮。你可以在 Deployment History 中查看运行流水线运行状态。 部署过程需要一点时间，尤其是涉及从零开始的 build 命令时。

点击刷新 (Refresh)：查看状态是否从 pending（等待中）变为 live（已上线）或 off（失败）。

查看日志与调试 (Debug)：如果失败，检查日志中是否缺少依赖或 package.json 配置错误。

Tutorial 把 AI Agent MCP 代码部署上线获得子域名Live URL

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免费获取个性化子域名LiveURL，部署AI Agent/MCP服务到aiagenta2z.com平台。支持Python/Node.js项目，提供GitHub仓库或源码上传方式，自动生成二级域名URL（如user.aiagenta2z.com/agent）。详细教程包含Google搜索Agent和太阳系探索示例，涵盖代码部署、启动命令配置和上线流程。

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