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项目简介

本仓库实现了一个基于 MCP 的服务器端应用，旨在为 AI 应用提供统一的上下文、数据资源、可扩展工具以及可渲染的 Prompt 模板，支持多种传输与会话管理，以便 LLM 客户端可以通过标准的 JSON-RPC 调用读取资源、执行工具、以及获取 Prompts。

主要功能点

• MCP 服务注册与管理：通过插件化的 ServiceRegistry，支持注册多个服务提供者，统一暴露工具信息给 MCP 客户端。
• 工具注册与执行：服务端注册多种工具，客户端可通过 MCP 调用这些工具并获取标准化响应。
• 资源与数据暴露：内置多种 REST API 端点，用于在 MCP 之外的场景读取数据（作为后备实现）。
• Prompt 定义与渲染：提供用于提示页/文档的 Prompt 定义与渲染能力，方便 LLM 与应用间的交互设计。
• MCP 协议支持：通过 MCP Server 对接，使用 Cloudflare Workers 作为运行时，支持 JSON-RPC 交互。
• 安全与扩展性：基于插件架构，易于拓展新的服务提供者及工具，具备会话管理、能力声明和多传输协议的支持。

安装与运行

• 依赖与构建环境：项目采用 TypeScript、Node.js 环境，运行在 Cloudflare Workers 上。开发时使用 Cloudflare Wrangler 相关流程；本仓库提供本地开发与部署脚手架。
• 本地开发与部署流程（简要）：
  • 安装依赖并配置环境变量（如 ZYTE_API_KEY 等）。
  • 运行本地开发服务器以测试 MCP 服务端能力。
  • 部署到 Cloudflare Workers 上以对外提供 MCP 服务接口。

服务器配置（面向 MCP 客户端）

以下配置信息用于 MCP 客户端在连接 MCP 服务器时的参数声明。请将该配置在客户端进行连接时使用。注意：MCP 客户端不需要你在此处实现服务器代码，仅需获取服务器名称、启动方式等信息以建立连接。

• serverName: multi-service-mcp
• command: npm
• args: ["run", "dev"] 说明：在本地开发阶段，使用 npm run dev 启动服务器以进行调试与测试；正式部署时，通常通过 Cloudflare Workers 的发布流程实现对外提供服务。

注释与说明：

• serverName 对应代码中的服务器标识，便于客户端对接时的身份识别。
• command 与 args 给出了在本地或测试环境中如何启动服务器的示例，实际生产环境请按云端部署方式启动。
• MCP 客户端通常会通过服务器的 mcp 端点进行通信，具体端点与传输方式在服务端实现中已定义。

基本使用方法

• 启动与连接：将配置好的 MCP 服务器信息用于客户端工具（如 OpenAI/ Claude 等）进行连接，发送资源读取、工具调用、Prompts 获取等请求。
• 数据与工具：客户端可以通过 MCP 提供的工具和资源进行上下文查询、数据获取与处理，以实现更强的对话能力与功能集成。
• 安全与拓展：如需扩展新的服务，请实现新的 ServiceProvider，并让 Registry 注册到 MCP 服务器，服务器将自动将新工具暴露给 MCP 客户端。

运行时与可扩展性

• 运行时环境：Cloudflare Workers
• 编程语言与框架：TypeScript、Hono、MCP 协议实现
• 模块化设计：ServiceRegistry + ServiceProvider 插件化扩展，便于接入更多商户/服务
• 传输与协议：MCP 协议，服务器端支持多种传输（如 SSE），并通过路由暴露 MCP 接口

备注

• 本仓库在实现完整的 MCP 服务器能力基础上，还提供了大量的 API、OpenAPI、Prompt 页面等辅助能力，便于开发者在 MCP 生态中快速对接和扩展。
• 若需要进一步的部署与运行细节，请参阅仓库的 README 与相关脚本说明。