AI4One MCP 服务器工具箱

关键词

模型上下文工具服务任务管理文件操作环境信息

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • AI4One 提供一套基于 MCP 的服务器实现，包含 file、todo、world 等示例服务器，使用 ai4one.mcp 包装的工具发布机制（@mcp.tool），便于让大语言模型客户端通过标准化接口调用外部功能、管理资源与获取上下文信息。具备多传输协议支持和简易的命令行/CLI 管理能力。

  • 主要功能点

    • MCP 服务端实现：多个示例服务器，提供不同领域的工具集合，便于模型客户端调用。
    • 工具暴露机制：通过装饰器方式将函数注册为可调用工具，支持创建、查询、更新等操作。
    • 协议与传输：支持多种传输模式（如 stdio、SSE、mcp/http 等），以 JSON-RPC 风格与客户端交互。
    • 会话与能力声明：具备会话管理、能力暴露，以及对工具集的可发现性和安全性控制。
    • 示例与扩展性：包含 file、todo、world_info 等服务器实现，便于按需扩展更多 MCP 服务。
    • 命令行管理与拍扁：提供 CLI 入口用于列出、启动和查询服务器信息。

  • 安装步骤

    • 确保安装 Python 3.10 及以上版本。
    • 通过 pip 安装或在开发环境中直接运行仓库代码：
      • pip install ai4one
    • 安装其他依赖（如需要的传输后端、网络库等）可按实际环境追加。

  • 服务器配置（JSON 配置，适用于 MCP 客户端理解的启动信息） 说明：以下配置用于描述需要同时启动的 MCP 服务器实例，包括服务器名称、启动命令、参数等。MCP 客户端不需要直接读取该配置，只需了解各服务器的启动信息以便测试或编排环境。

    配置示例（JSON，包含服务器名称、命令、参数）： { "servers": [ { "name": "world", "command": "python", "args": ["-m", "ai4one.mcp.world_info"], "transport": "stdio", "port": 50003 }, { "name": "file", "command": "python", "args": ["-m", "ai4one.mcp.local_file"], "transport": "stdio", "port": 50001 }, { "name": "todo", "command": "python", "args": ["-m", "ai4one.mcp.todo"], "transport": "stdio", "port": 50002 } ], "notes": "每个服务器暴露一组工具，通过 MCP 框架对外提供 JSON-RPC 风格的请求/响应。根据实际网络拓扑可将 stdio 改为 SSE、HTTP 等传输模式。" }

  • 基本使用方法

    • 启动任一服务器：
      • 运行 world 信息服务器：使用 Python 解释器执行 ai4one.mcp.world_info 脚本，或通过仓库提供的 CLI 启动命令。
      • 启动 file、todo 服务器：以类似方式分别执行 ai4one.mcp.local_file 和 ai4one.mcp.todo 脚本。
    • 客户端接入：使用 MCP 客户端与服务器通过 JSON-RPC 进行资源读取、工具调用等操作。具体工具名如 get_base_world_info、create_todo_list、read_file 等可在对应服务器的工具列表中查看。
    • 配置管理：CLI 提供 mcp list/info/start 等命令用于探索和启动服务器。可以在本地按需配置端口与传输协议来搭建测试环境。
    • 运行时注意事项：不同服务器的默认端口及传输模式可在脚本参数中调整，确保防火墙和端口未被占用。

  • 参考与扩展

    • 通过向 mcp/tool 注册更多函数，快速扩展新工具。
    • 结合现有的 CLI 与可视化分析工具，构建更完整的开发调试与监控工作流。

服务器信息

访问项目