使用说明（Markdown格式）

• 项目简介

  • 该仓库是一套面向 MCP（Model Context Protocol）的服务器模板集合，旨在向 LLM 客户端以标准化方式提供上下文信息、资源数据、工具调用能力以及 Prompt 模板渲染能力。核心通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持 STDIO、HTTP 等传输模式，具备会话管理、能力声明以及多工具服务器的模块化设计。

• 主要功能点

  • MCP 核心能力：实现初始化、工具列表、工具调用、能力声明、资源与提示的渲染与管理，支持 JSON-RPC 协议的请求/响应流转。
  • 模块化服务器：覆盖代码质量、内容创建、3D/影视/音视频、虚拟角色、GitHub Board 等场景，便于按需开启或替换各自的 MCP 服务。
  • 传输与部署模式：内置 STDIO 与 HTTP（包括 SSE/流式传输）的传输模式，方便本地开发与远程部署。
  • 容器化与自托管：强调容器优先、零外部依赖、可在 Docker/Docker Compose 下运行，便于自托管环境。
  • 客户端与测试：提供用于测试 MCP 服务器的脚本与工具（包括测试服务器、简单 CLI、以及工具执行示例），方便开发与验证。

• 安装步骤

  • 克隆仓库并进入项目目录：
    • 克隆后进入仓库根目录，确保有 Docker 与 Docker Compose（若选择容器化部署）。
  • 构建与启动服务器（推荐容器化）
    • 使用容器化方式启动：按照仓库提供的容器化配置和示例脚本，通过 docker-compose 启动相关 MCP 服务器。
    • 也可在本地环境直接运行各 MCP 服务器（基于 Python 模块路径）以开发和测试。
  • 客户端配置（MCP 客户端如何连接服务器，此处只提供示例说明）
    • MCP 客户端连接需要一份配置，包含服务器名称、启动命令（command）和参数（args）。该配置用于客户端启动后建立与 MCP 服务器的连接，进行工具列表获取与工具调用等交互。
  • 验证测试
    • 使用提供的测试脚本与 Quickstart 指引，验证服务器健康、工具清单以及简单工具调用是否正常工作。

• 服务器配置（给 MCP 客户端使用的 JSON 配置示例）

  • 说明：以下为示例配置，仅用于描述如何在客户端侧启动并连接到某一个 MCP 服务器。实际使用时，请按需要将 server_name、command、args 调整为目标 MCP 服务器的启动信息。
  • 示例 JSON（单个服务器配置）： { "server_name": "Code Quality MCP Server", "command": ["python", "-m", "tools.mcp.mcp_code_quality.mcp_code_quality.server"], "args": ["--mode", "http"] }
  • 注解：
    • server_name：MCP 服务器的名称，客户端用于标识与记录。
    • command：启动服务器的命令（在容器或本地环境中均可执行的启动命令）。
    • args：启动参数，例如模式选择（http 表示以 HTTP 传输运行，供客户端通过 HTTP 调用）。
    • 如需连接其他 MCP 服务器，请对应替换 server_name、command 与 args。

• 基本使用方法

  • 启动与连接
    • 通过容器化部署启动后，MCP 服务将对外暴露接口，客户端通过 JSON-RPC 调用工具列表、执行工具等。
    • 客户端要先启动并连接 MCP 服务器，提供 server_name、command、args 的配置信息，使得客户端能够通过统一的入口与 MCP 服务器交互。
  • 常用操作
    • 获取工具列表：查询 MCP 服务器提供的工具名称和输入参数结构。
    • 调用工具：发送工具名称和参数，获取执行结果。
    • 初始化与能力声明：服务在启动阶段进行初始化，声明支持的工具、资源、Prompts 等能力。
  • 运行环境要点
    • 若使用容器，建议遵循仓库中的容器化部署方案，确保网络、端口映射与依赖就绪。
    • 若本地运行，请确保 Python 环境可用并正确设置了所需的依赖。