AI Dev Flow MCP Mock Server

关键词

多智能体后端服务JSON-RPC流水线模拟测试工具

使用说明 (Markdown 格式)

  • 项目简介

    • 该仓库包含一个“Mock MCP 服务器”实现，旨在模拟 MCP 服务器端的核心职责：暴露工具供 LLM 客户端调用、执行工具、以及支持工具清单的查询。它通过一个 MCP 框架的服务端接口实现 list_tools 和 call_tool 等接口，能够在本地环境中运行，用于集成测试和开发验证。

  • 主要功能点

    • 提供 MCP 服务器的工具列表接口（list_tools），返回可调用的工具集合。
    • 实现工具调用接口（call_tool），根据名称执行注册的工具并返回结果。
    • 通过 WebSocket/标准输入等传输方式，支持与 MCP 客户端的交互和控制平面通信。
    • 作为 Mock，便于对接 MCP 客户端进行联调、模拟外部依赖以及验证流程。
    • 结构上配合大型 AI 开发流程框架中的 MCP 组件，便于在真实环境中替换成正式实现。

  • 安装步骤

    • 在具有 Python 环境的机器上准备好依赖，将仓库克隆下来。
    • 安装 MCP 相关依赖（示例环境通常通过 pip 安装“mcp”相关包，具体请参考项目中对依赖的说明）。
    • 直接执行服务器脚本启动 Mock MCP 服务。

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的配置信息，以下为 JSON 形式的配置示例） { "server_name": "mock-mcp-server", "command": "python3", "args": ["dev_tools/mcp/server.py"], "description": "Mock MCP 服务器，用于模拟 MCP 客户端的上下文服务、工具调用与资源管理。" }

    注释说明：

    • server_name 表示服务器标识，便于在多服务器环境中区分。
    • command 与 args 给出启动服务器的命令及参数，MCP 客户端在连接时会使用这些信息来建立通信通道。
    • 该配置仅用于 MCP 客户端的连接信息展示，实际连接过程由客户端实现与服务器协商，服务器端的实现细节在脚本中完成。

  • 基本使用方法

    • 启动服务器：在项目根目录下执行上述配置的命令即可启动 Mock MCP 服务。
    • 连接方式：MCP 客户端按需求通过标准输入/输出或 WebSocket 等传输通道与服务器建立连接。
    • 调用流程：客户端通过 list_tools 调用服务器返回的工具清单，然后使用 call_tool 按名称执行具体工具，服务器返回执行结果。
    • 测试与调试：仓库中还提供了多种开发测试工具（如代理、探测器、追踪等），可用于对 MCP 服务的交互进行端到端验证。

  • 运行要点

    • 服务器实现为 Mock，旨在提供一个可执行的 MCP 服务端骨架，实际生产环境的完整 MCP 功能（资源管理、Prompts 渲染、工具注册、以及多传输协议的完整实现）需在此基础上进一步扩展。
    • 确保运行环境中具备所需依赖，并按需要配置通信通道（如 STDIO、WebSocket、SSE 等）。
    • 如需对接真实的 MCP 客户端，请参考仓库中的示例用法和工具注册实现，以确保接口契约的一致性。

  • 备注

    • 本实现偏向可运行的服务器端示例，便于开发者进行本地测试和二方集成验证；如需上线生产，请在此基础上增加安全性、会话管理、权限控制等生产级特性。

  • 参考/拓展

    • 仓库内其他 MCP 相关示例与工具，包含对接测试、代理与监控工具，帮助快速构建端到端的 MCP 流程。

服务器信息

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