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大模型应用云服务集成工具扩展上下文服务火山引擎

使用说明

项目简介

火山引擎MCP服务器市场（mcp-server）是一个共享仓库，旨在帮助用户探索和体验大模型生态服务。它提供了一系列基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，集成了火山引擎官方云服务以及丰富的第三方生态工具，旨在为大模型应用提供标准化的上下文信息和功能。该项目支持灵活的部署模式，并与火山方舟等平台无缝集成，帮助开发者快速构建端到端的AI应用。

主要功能点

  • 丰富的资源集成: 整合了火山引擎云服务（如ECS、RDS、TOS等）以及第三方生态工具，为大模型应用提供多样化的数据访问和功能扩展能力。
  • 灵活的部署模式: 支持本地 (Local) 和远程 (Remote) 部署模式，以适应不同的企业应用场景。
  • 端到端应用生态打通: 依托字节系生态资源，与火山方舟等平台联动，简化AI应用的开发和部署流程。
  • 工具 (Tools): 提供了各种预置工具，例如：
    • 云服务器管理 (ECS MCP)
    • 对象存储管理 (TOS MCP)
    • 数据库管理 (RDS MySQL MCP, MongoDB MCP, veDB MySQL MCP)
    • 云搜索服务 (CloudSearch MCP)
    • 函数计算 (veFaaS MCP)
    • 代码沙箱 (veFaaS Sandbox MCP)
    • Web浏览器自动化工具 (veFaaS browser-use MCP)
    • 多模态数据集管理 (LAS MCP)
    • 大数据分析 (ByteHouse MCP)
    • 安全智能服务 (安全智能体 MCP)
    • 以及各类第三方搜索、地图、内容生成、开发者工具、源码管理、数据查询、文件管理、协作沟通、金融财务等工具。
  • 资源 (Resources): 通过集成的云服务和工具，可以访问和管理云服务器、数据库、存储服务、数据集等多种资源。
  • Prompt 模板 (Prompts): 虽然仓库文档中没有明确提及Prompt模板，但作为MCP服务器，它支持通过集成的工具和资源为LLM客户端提供上下文信息，这些信息可以用于构建动态Prompt。

安装步骤

该仓库本身是一个MCP服务器集合的仓库，您无需安装该仓库本身。您需要根据您的需求，选择合适的MCP Server，并参考其在仓库中的 'README.md' 或代码注释进行配置和部署。

通常，每个MCP Server子目录（如 'server/mcp_server_rds_mysql'）都包含了独立的服务器代码。

服务器配置

MCP 服务器的配置主要涉及启动命令及其参数。以下是一个通用的配置信息示例，您需要根据具体使用的 MCP Server 进行调整。

{
  "serverName": "RDS MySQL MCP Server",
  "command": "python",
  "args": [
    "server/mcp_server_rds_mysql/src/mcp_server_rds_mysql/server.py",
    "--transport", "stdio",
    "--config", "./server/mcp_server_rds_mysql/src/mcp_server_rds_mysql/config.py"
  ],
  "description": "火山引擎云数据库 MySQL 版 MCP Server"
}

参数说明:

  • 'serverName': MCP 服务器的名称，用于在客户端中标识。
  • 'command': 启动服务器的命令，通常是 'python' 或 'node' 等。
  • 'args': 启动命令的参数列表。
    • 通常第一个参数是服务器主程序文件的路径，例如 'server.py' 或 'main.js'。
    • '--transport': 指定传输协议，通常为 'stdio' 或 'sse'。
    • '--config': (可选) 配置文件路径，如果服务器需要配置文件。

请注意：

  • 上述配置信息为示例，实际配置需要参考您选择的具体 MCP Server 的文档和代码。
  • 配置文件路径、传输协议等参数需要根据实际情况进行调整。
  • 某些 MCP Server 可能需要额外的环境变量配置，例如云服务的 AccessKey 和 SecretKey 等，请务必参考对应 MCP Server 的说明文档。
  • 您可以在火山引擎大模型生态广场找到更多MCP Server的详细信息和使用指南。

基本使用方法

  1. 选择 MCP Server: 在火山引擎大模型生态广场 或本仓库的 'README.md' 中选择您需要的 MCP Server。
  2. 获取配置信息: 查看所选 MCP Server 的说明文档或代码，获取正确的启动命令和参数配置信息。
  3. 启动 MCP Server: 根据配置信息，在您的服务器或本地环境中启动 MCP Server。
  4. 配置 MCP Client: 在支持 MCP 协议的客户端（如火山方舟、Trae、Cursor、Python 客户端等）中，配置连接到您启动的 MCP Server。通常需要提供服务器的URL或按照客户端的要求导入配置信息。
  5. 在 LLM 应用中使用: 在您的 LLM 应用中，通过 MCP 客户端调用 MCP Server 提供的工具和资源，从而为 LLM 提供丰富的上下文信息和功能。

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