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项目简介

'fm-mcp-servers' 是 FeedMob 开发团队维护的一系列基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现。这些服务器旨在通过标准化的 MCP 接口，将各种外部服务的数据和功能暴露给大型语言模型 (LLM) 客户端，使得 LLM 能够获取特定领域的上下文信息并执行相关操作。

主要功能点

该仓库中的 MCP 服务器提供了与多种广告营销平台（如 Jampp, Kayzen, Singular, AppSamurai, Tapjoy, AppLovin, IronSource, Mintegral, Inmobi, Liftoff）的集成，以及对 GitHub Issue 的管理能力。主要功能包括：

  • 广告报告查询: 访问和检索各广告平台上的广告活动花费、效果指标、日报等数据。
  • GitHub Issue 管理: 创建、列表、更新和搜索 GitHub 仓库中的 Issue。
  • 标准化接口: 通过 MCP 协议将复杂的外部 API 抽象为 LLM 易于理解和调用的工具 (Tools) 和 Prompt 模板 (Prompts)。
  • 数据访问: 以结构化格式（通常是 JSON 或 CSV）提供外部数据。

安装步骤

  1. 克隆仓库: 克隆 'fm-mcp-servers' 仓库到本地。

  2. 安装 Node.js 和 npm/yarn: 确保你的系统安装了 Node.js (推荐 LTS 版本) 和 npm 或 yarn 包管理器。

  3. 安装依赖: 进入仓库目录，运行以下命令安装项目依赖：

    npm install
# 或者
yarn install

  4. 配置环境变量: 大多数服务器都需要配置相应的 API 密钥或其他凭证作为环境变量。请参照每个服务器目录下的具体文档（如果存在）或代码中的 '.env' 配置说明。例如，GitHub 服务器可能需要 'GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN'，广告平台服务器需要各自的 API 密钥或客户端凭证。通常可以在项目的根目录或服务器子目录中创建 '.env' 文件来存放这些变量。

服务器配置（供MCP客户端使用）

这些 MCP 服务器通常设计为通过标准输入/输出 (Stdio) 与 MCP 客户端通信。MCP 客户端需要知道如何启动相应的服务器进程。典型的 MCP 客户端配置（例如在客户端的配置文件中）需要指定服务器的名称、启动命令和参数。

以下是配置 MCP 客户端连接到此仓库中服务器的一般说明：

  • 'name': 为服务器指定一个唯一的名称（例如："github-mcp-server", "appsamurai-reporting"）。这个名称通常可以在服务器的代码中找到。
  • 'command': 启动服务器进程的可执行命令。对于这个 Node.js 项目，这通常是 'node'。
  • 'args': 传递给 'command' 的参数列表。这通常是服务器的主脚本路径。根据你的安装方式（例如是否使用 'ts-node' 或先编译成 JavaScript），路径会有所不同。

例如，配置 GitHub MCP 服务器的客户端信息可能如下（请将路径替换为你实际的脚本路径）：

{
  "name": "github-mcp-server",
  "command": "node",
  "args": ["path/to/your/cloned/repo/fm-mcp-servers/src/github-issues/index.js"]
}

或者，如果使用 'ts-node' 直接运行 TypeScript 文件（不推荐用于生产环境）：

{
  "name": "github-mcp-server",
  "command": "ts-node",
  "args": ["path/to/your/cloned/repo/fm-mcp-servers/src/github-issues/index.ts"]
}

请根据你希望连接的具体服务器（例如 AppSamurai, Singular, Liftoff 等）和你的项目结构调整 'name' 和 'args' 中的脚本路径。每个服务器的脚本入口通常位于 'src/<server_name>/src/index.ts'（或编译后的 '.js' 文件）。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 客户端: 启动支持 MCP 协议的客户端应用（例如 VS Code 的 MCP 扩展、支持 MCP 的 LLM 应用等）。
  2. 配置并连接服务器: 在客户端中按照上述说明配置并连接到你希望使用的 MCP 服务器。
  3. 发现能力: 客户端将连接到服务器，并自动发现服务器提供的工具 (Tools) 和 Prompt 模板 (Prompts)。
  4. 通过 LLM 调用: 通过 MCP 客户端与 LLM 交互。LLM 可以利用服务器发现的工具来执行数据查询、报告生成或 Issue 管理等任务，并通过 Prompt 模板引导交互流程。LLM 会根据用户请求，通过客户端调用相应的 MCP 工具，服务器执行操作后将结果返回给 LLM 和客户端。

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