MCP Serve - Model Context Protocol 后端服务器

关键词

后端服务模型上下文工具执行JSON-RPC实时通信

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项目简介

本仓库实现了一个基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器，核心通过 FastMCP 提供简化的 MCP 服务能力。当前实现包含一个示例工具（shell 命令执行），通过 SSE 传输与 MCP 客户端进行交互，并支持基于环境变量的简单配置和 API Key 认证。

主要功能点

  • 基于 MCP 的后端服务器，能够向 LLM 客户端提供工具、资源、经由 JSON-RPC 的请求/响应机制
  • 支持 Server-Sent Events（SSE）传输，提升长连接和流式交互能力
  • 内置简单的 API Key 认证（通过 x-api-key 请求头进行校验）
  • 可扩展的工具注册能力，当前示例提供 shell 命令执行工具
  • 通过 .env 文件进行基本配置（应用名、端口、日志级别、调试开关等）

安装步骤

  1. 安装 Python 3.x 环境
  2. 安装依赖（示例依赖来自代码中使用的包，如 FastMCP、Starlette、python-dotenv 等，实际环境请参考项目要求文件或错误信息逐步安装）
  3. 获取代码：将仓库内容下载到本地
  4. 安装依赖并准备运行环境
  5. 运行服务器：在项目目录下执行 python -m mcp.main 或等价的启动命令（请确保环境变量正确设置）

服务器配置（客户端使用的连接配置信息）

MCP 客户端需要一个描述服务器启动命令及参数的配置，以便启动并连接到 MCP 服务器。下列 JSON 示例为常用格式，包含服务器名称、启动命令和参数注释，客户端并不需要直接执行这些注释，只需作为连接配置的参考。

{ "name": "MCP Serve - Model Context Protocol Server", "command": "python -m mcp.main", "args": [] }

配置说明：

  • name: 服务器在客户端的显示名称，建议填写易识别的名称
  • command: 启动服务器的命令（此处为直接启动 Python 模块的示例）
  • args: 启动命令的参数列表，当前实现通过环境变量控制端口、密钥等，若需要可在这里添加额外参数
  • 注：服务器运行时会读取环境变量来控制端口、调试模式、日志等级以及认证密钥等，请按需要在 .env 文件中配置相关值

基本使用方法

  • 先配置好环境变量（如 APP_NAME、APP_PORT、MCP_API_KEY、APP_DEBUG、APP_LOG_LEVEL），并确保在启动前已安装所需依赖
  • 使用命令启动服务器：python -m mcp.main（或直接运行 mcp/main.py，前提是依赖和包路径正确）
  • 客户端通过 MCP JSON-RPC 调用工具、资源等能力，若需要安全访问，请在请求头中传递 x-api-key，与服务器端的 MCP_API_KEY 匹配
  • 当前实现提供一个名为 shell_command 的工具，用于执行 shell 命令并返回输出，便于调试和演示

服务器信息

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