MCP服务器模板,为Cursor IDE提供工具
本项目是一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器的模板,旨在帮助开发者快速构建自定义工具,并将其集成到 Cursor IDE 等支持 MCP 协议的客户端中。通过这个模板,你可以轻松扩展 LLM 应用的功能,例如让 LLM 具备访问互联网、查询特定信息或执行特定任务的能力。
主要功能点:
- 网页抓取工具 (mcp_fetch): 允许 LLM 通过提供 URL 来获取网页内容。这使得 LLM 能够访问最新的网络信息,并将其作为上下文用于生成更准确、更相关的回复。
- 情绪检测工具 (mood): 一个简单的示例工具,用于演示 MCP 服务器的功能。当 LLM 询问服务器情绪时,它会返回一个积极的回应,展示了工具的基本交互模式。
- 支持多种部署方式: 提供 Docker、传统 Python 环境以及 Smithery 多种部署方式,方便用户根据自己的需求选择合适的部署方案。
- 支持 Stdio 和 SSE 传输协议: 允许 MCP 客户端通过 Stdio 或 SSE 协议与服务器通信,提供了灵活性和兼容性。
安装步骤:
传统 Python 环境安装 (推荐用于本地开发和测试):
-
安装 uv 包管理器 (如果尚未安装):
brew install uv # macOS (如果使用 Homebrew) # 或 pip install uv # 跨平台 pip 安装 -
克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/MCP-Mirror/chrisboden_mcp_template.git cd chrisboden_mcp_template -
安装项目依赖:
uv pip install -e ".[dev]"
服务器配置 (Cursor IDE MCP 客户端):
在 Cursor IDE 中配置 MCP 服务器时,你需要提供服务器的启动命令和参数。以下是针对 传统 Python 环境安装 的配置信息 (JSON 格式):
{ "servers": [ { "name": "my-mcp-server", // 自定义服务器名称,在 Cursor IDE 中显示 "type": "stdio", // 传输协议类型,这里使用 stdio "command": "/path/to/your/chrisboden_mcp_template/cursor-run-mcp-server.sh" // 替换为 'cursor-run-mcp-server.sh' 脚本的绝对路径 // "args": [] // 可以添加额外的启动参数,例如 "--port 8001" 如果需要指定端口 } ] }
获取 'cursor-run-mcp-server.sh' 脚本的绝对路径:
- 在 Cursor IDE 中,右键点击项目根目录下的 'cursor-run-mcp-server.sh' 文件。
- 选择 "Copy Path" (复制路径)。
- 将复制的路径粘贴到上述 JSON 配置中的 '"command"' 字段中,替换 '/path/to/your/chrisboden_mcp_template/cursor-run-mcp-server.sh'。
配置 Cursor IDE:
- 打开 Cursor IDE 的设置 (Settings)。
- 导航到 "Features" (功能) 选项卡。
- 滚动到 "MCP Servers" (MCP 服务器) 部分。
- 点击 "Add new MCP server" (添加新的 MCP 服务器)。
- 填写表单:
- "Name" (名称): 例如 "my-mcp-server"
- "Type" (类型): 选择 "stdio"
- "Command" (命令): 粘贴 'cursor-run-mcp-server.sh' 脚本的绝对路径 (例如: '/Users/yourusername/chrisboden_mcp_template/cursor-run-mcp-server.sh')
基本使用方法:
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启动 MCP 服务器: 按照上述 "服务器配置" 步骤在 Cursor IDE 中配置并启动 MCP 服务器。
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在 Cursor IDE 中与 LLM 交互: 在 Cursor IDE 的聊天界面中,你可以指示 LLM 使用 MCP 服务器提供的工具。
- 询问服务器情绪: 例如,你可以问 LLM: "请问一下服务器的心情怎么样?" 或 "服务器今天心情好吗?"。服务器将通过 "mood" 工具回复一个积极的消息。
- 使用网页抓取工具: 你可以指示 LLM 使用 "mcp_fetch" 工具来获取网页内容。例如,你可以问 LLM: "请使用 mcp_fetch 工具抓取 'https://www.example.com' 的内容并告诉我。" LLM 应该能够调用 'mcp_fetch' 工具,并将 'https://www.example.com' 作为 URL 参数传递给服务器。服务器将返回网页内容,LLM 可以将其用于后续的对话或代码生成。
通过修改 'mcp_simple_tool/server.py' 文件,你可以扩展服务器的功能,添加更多自定义的工具,以满足不同的 LLM 应用场景需求。
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开发者工具