使用说明
项目简介
本项目 'mcp-digitalocean-server' 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务器,它利用 DigitalOcean API 实现了对 DigitalOcean 云资源的管理功能。该服务器旨在作为 LLM 应用的上下文服务,允许 LLM 通过标准的 MCP 协议与 DigitalOcean 进行交互,实现云服务器的自动化管理。
主要功能点
- MCP 协议实现: 遵循 MCP 协议规范,提供标准的上下文服务接口。
- DigitalOcean 集成: 深度集成 DigitalOcean API,可以管理 DigitalOcean 的云服务器 (Droplets) 等资源。
- 云服务器管理: 提供创建、列出和获取 DigitalOcean 云服务器 (Droplets) 的功能。
- FastAPI 构建: 基于 FastAPI 框架开发,保证了服务器的性能和易用性。
安装步骤
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克隆仓库
git clone https://github.com/luc-io/mcp-digitalocean-server.git cd mcp-digitalocean-server -
配置环境变量 复制 '.env.example' 文件并重命名为 '.env',然后根据提示填写你的 DigitalOcean API Token。
cp .env.example .env # 编辑 .env 文件,填入你的 DigitalOcean API Token'.env' 文件内容示例:
DIGITALOCEAN_TOKEN=YOUR_DIGITALOCEAN_API_TOKEN MCP_SERVER_PORT=8000 MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0- 'DIGITALOCEAN_TOKEN': 你的 DigitalOcean API 访问令牌,用于服务器访问 DigitalOcean API。[必填]
- 'MCP_SERVER_PORT': MCP 服务器监听的端口号,默认为 '8000'。 [可选,默认 8000]
- 'MCP_SERVER_HOST': MCP 服务器监听的主机地址,默认为 '0.0.0.0' (监听所有地址)。 [可选,默认 0.0.0.0]
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安装依赖
pip install -r requirements.txt -
运行服务器
python src/server.py看到 'MCP Server is running' 的提示,则服务器启动成功。
服务器配置
以下是 MCP 客户端连接到 'mcp-digitalocean-server' 所需的服务器配置信息 (JSON 格式):
{ "server name": "digitalocean-mcp-server", // 服务器名称,可自定义 "command": "python", // 启动服务器的命令,这里使用 python "args": [ // 命令参数 "src/server.py" // 指定服务器启动脚本的路径 ] }
配置信息说明:
- '"server name"': 为该 MCP 服务器配置一个易于识别的名称。
- '"command"': 运行服务器端代码的命令,通常是 Python 解释器 'python'。
- '"args"': 传递给 'command' 的参数列表,用于指定服务器启动脚本的路径。 在本例中,脚本位于 'src/server.py'。
MCP 客户端需要根据以上配置信息,才能正确启动和连接到 MCP 服务器。 请将以上 JSON 配置信息填入 MCP 客户端的服务器配置中。
基本使用方法
- 确保 MCP 服务器已成功启动并运行。
- 在 LLM 客户端 (需要支持 MCP 协议的客户端) 中配置上述服务器信息。
- LLM 客户端通过 MCP 协议与 'mcp-digitalocean-server' 服务器建立连接。
- LLM 客户端可以发送 MCP 请求,例如:
- 请求列出 DigitalOcean 的 Droplets 资源。
- 请求创建新的 DigitalOcean Droplet 资源。
- 请求获取指定 Droplet 资源的详细信息。
- 服务器端接收到 MCP 请求后,会调用 DigitalOcean API 执行相应的操作,并将结果以 MCP 响应格式返回给 LLM 客户端。
注意: 本仓库目前仅包含服务器端实现,你需要配合支持 MCP 协议的 LLM 客户端才能完整体验其功能。你需要查阅 MCP 客户端的相关文档,了解如何配置和使用 MCP 服务器。
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