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项目简介

该项目提供基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现范例，能够向客户端提供资源访问、工具执行和提示模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信。
同时包含可直接使用的服务器模板与参考实现，方便在实际项目中快速部署、扩展与集成。

主要功能点

MCP 核心能力
- 资源管理：托管与查询资源，提供对后端数据的访问能力。
- 工具注册与执行：注册外部工具并暴露给 LLM 客户端调用。
- 提示模板定义与渲染：提供可定制的 Prompt 模板，支持不同交互模式。
- 会话与能力声明：保持会话上下文、能力清单，以及对外暴露的服务能力。
- 多传输协议支持：通过 JSON-RPC 与客户端通信，并具备 Stdio、WebSocket、SSE 等传输模式的适配能力。
服务器实现要点
- 使用 MCP 的标准接口实现 ListTools、CallTool、ReadResource、Prompts 等请求的处理。
- 提供可运行的服务端代码及模板，示例包含实际的工具实现、资源读取、以及简单的错误处理与日志记录。
- 具备可扩展性：可新增 Tool、Resource、Prompt 模板和 MCP 集成点，方便在 Claude Skills 生态中扩展。
设计与部署
- 提供模板化的服务文件，方便从模板快速生成新的 MCP 服务实例。
- 包含示例配置，便于在客户端侧进行连接设置与部署验证。

安装与使用步骤

下载与准备
- 获取仓库中的 MCP 模板与示例服务文件（特别是 mcp-creator、prompt-learning 等相关模板）。
- 确保 Node.js 18+ 环境就绪，满足服务端依赖。
运行示例服务器
- 根据模板创建具体的 MCP 服务实例（如 prompt-learning-mcp、cv-creator-mcp 等），在本地或容器中启动。
- 服务器将监听 MCP 的 JSON-RPC 请求，供客户端进行资源读取、工具调用与 Prompts 获取等操作。
服务器与客户端的对接
- MCP 客户端需要在配置中指向对应的 MCP 服务器启动命令及参数（详见下一节的服务器配置描述）。
- 客户端通过 MCP 的接口发起请求，服务器按 JSON-RPC 格式返回响应或推送通知。

服务器配置说明（MCP 客户端需要，但客户端无需此处执行）

配置片段说明
- serverName（服务器标识名，用于客户端区分不同的 MCP 服务器）
- command（启动服务器的命令，例如 npx、node、docker 等）
- args（启动命令的参数，数组形式）
- env（环境变量配置，例如 OPENAI_API_KEY、数据库连接字符串等，可选）
说明示例（文字描述，非代码块）
- prompt-learning-mcp：由命令 npx 启动，参数 ["-y","github:erichowens/prompt-learning-mcp"]，并设置 OPENAI_API_KEY 的环境变量。该服务器实现了工具 optimize_prompt、record_outcome、find_similar、get_suggestions 等，提供提示优化与学习能力。若需要，你可以在客户端配置中为该服务器指定相同命令和参数，以便建立连接。
- cv-creator-mcp：同样通过 npx 启动，参数为 ["-y","github:erichowens/cv-creator-mcp"]，可选设置。该服务器实现了简历优化、ATS 匹配等工具，便于在 Claude Skills 生态中对接。
注意事项
- MCP 客户端对配置的要求是仅用于连接，不需要你在客户端侧实现服务器端逻辑；你只需要提供正确的启动命令与参数，以及必要的环境变量即可。

使用示例（简述）

启动一个 MCP 服务器实例：使用提供的启动命令在目标环境（本地/容器/云端）中启动。
配置客户端连接该 MCP 服务器：客户端需要将服务器名称、命令、参数及环境变量写入 MCP 设置（JSON），以便向该服务器发送读取资源、执行工具、获取 Prompts 等请求。
调用流程：客户端通过 MCP 请求加载工具列表、执行某个工具、获取资源、或获取 Prompts 模板，服务器返回 JSON-RPC 响应或推送通知。

常用注意事项

关键词 Claude 技能, MCP 服务器, 资源管理, 工具执行, 提示模板, JSON-RPC, 后端服务, 流水线

分类ID 1

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