项目简介

'IBM/mcp' 仓库是 IBM 官方维护的 Model Context Protocol (MCP) 相关项目的总览。它汇集了多种生产就绪和实验性的 MCP 服务器实现，以及客户端工具和开发者资源。这些 MCP 服务器通过标准化协议，使 AI 模型能够安全地与本地或远程资源（如文件系统、数据库、API、决策服务、云基础设施等）进行交互，提供上下文信息和功能。

主要功能点

• MCP 服务器集合: 提供了多种针对不同产品和服务的 MCP 服务器链接，例如用于决策智能、消息队列、数据分析、云资源管理和安全审计的服务器。
• 标准化集成: 所有服务器均遵循 MCP 协议，支持 LLM 通过 JSON-RPC 进行通信，从而实现统一的上下文和工具访问。
• 广泛的应用场景: 涵盖自动化、数据与分析、基础设施与部署、可观测性与监控、安全性等多个领域，增强 AI 代理的能力。
• 开发者工具与客户端支持: 推荐了 MCP 客户端（如 Langflow）和用于构建、管理 MCP 服务器的开发工具（如 ContextForge MCP Gateway、MCP Composer）。

安装步骤

由于 'IBM/mcp' 仓库本身是一个索引和指南，不直接包含可运行的 MCP 服务器代码。要安装并运行一个具体的 MCP 服务器，您需要访问本仓库中列出的各个独立服务器的 GitHub 链接。通常，这些服务器会提供详细的安装和启动说明。

以下以 "IBM Decision Intelligence MCP Server" 为例，说明其安装方式（具体服务器请查阅其独立仓库）：

1. 在您的 VS Code 环境中，点击 'IBM Decision Intelligence MCP Server' 旁边的 "Install in VS Code" 徽章，或者按照其仓库中的说明进行安装。
2. 通常涉及使用 'npm' 或 'uvx' 等包管理器全局安装或运行对应的服务器包。
3. 部分服务器可能需要 Docker 环境来运行。

服务器配置

MCP 客户端（例如 Langflow 或其他支持 MCP 的 IDE）需要配置服务器的启动命令和参数才能建立连接。以下是一个配置示例，展示了连接一个 MCP 服务器所需的关键信息。请注意，具体的配置内容会因服务器而异。

以连接 "IBM Decision Intelligence MCP Server" 为例，您需要提供以下类型的配置信息给您的 MCP 客户端：

• 名称 (name): 为该 MCP 服务器实例设定的一个唯一标识名称。例如：'ibm-decision-intelligence-mcp-server'。
• 类型 (type): 服务器的传输协议类型。常见的有 'stdio' (标准输入输出)。例如：'stdio'。
• 命令 (command): 启动 MCP 服务器的命令行可执行文件或脚本。例如：'npx'。
• 参数 (args): 传递给 'command' 的命令行参数列表。例如：'["-y", "di-mcp-server"]'。
• 环境变量 (env): 服务器运行时所需的环境变量，通常包含敏感信息如 API 密钥或服务地址。
  • 'APIKEY': 您的 IBM API 密钥（请替换为实际值）。
  • 'URL': 决策服务运行时的 API 端点地址（请替换 '<TENANT_NAME>' 为您的租户名称和实际地址）。 例如：

  {
    "APIKEY": "<您的IBM API密钥>",
    "URL": "https://<您的租户名称>.decision-prod-us-south.decision.saas.ibm.com/ads/runtime/api/v1"
  }
  

对于其他服务器，请参考其各自的文档或本仓库中提供的 VS Code 安装链接获取准确的配置信息。

基本使用方法

一旦 MCP 服务器配置并启动成功，您的 MCP 客户端就可以通过 JSON-RPC 协议与其通信。客户端可以：

• 发现工具: 请求服务器声明其提供的所有工具及其功能描述。
• 调用工具: 根据 LLM 的需求，调用服务器上注册的工具来执行特定操作，例如查询数据库、触发自动化流程或获取云资源信息。
• 访问资源: 通过工具提供的接口，读取、写入或管理服务器所托管的资源。
• 获取 Prompt 模板: 访问服务器定义的 Prompt 模板，以生成更具结构和上下文的 LLM 交互内容。

具体的使用方法将取决于您所使用的 MCP 客户端和连接的 MCP 服务器提供的工具集。