MiroThinker MCP 服务器组件集

使用说明（Markdown 格式）

• 项目简介
  • 该仓库实现了一个包含多个 MCP 服务器的组件集，核心通过 FastMCP 框架暴露服务端工具。不同服务器提供不同类型的工具，例如网页检索、网页抓取、视觉/音频处理、浏览器自动化、代码执行等，供 LLM 客户端通过 MCP 协议调用。
• 主要功能点
  • 多服务器暴露：audio、vision、google 搜索、sogou 搜索、浏览器会话、Python 代码执行等独立服务。
  • 工具暴露与执行：通过装饰器 @mcp.tool() 将工具函数注册为可调用的 MCP 工具。
  • 传输协议支持：服务器通过 stdio、SSE、WebSocket 等传输方式对外提供服务。
  • 兼容性与扩展性：包含浏览器会话持久化、Tool 定义获取、错误回退、JSON-RPC 风格响应等设计，便于组合成复杂的后端上下文服务。
• 安装步骤
  • 克隆仓库并安装依赖（使用 uv 等工具完成依赖安装与环境准备）。
  • 为每个 MCP 服务器设置所需的环境变量（如 SERPER_API_KEY、JINA_API_KEY、E2B_API_KEY、OPENAI_API_KEY、VISION_API_KEY、OPENAI_BASE_URL 等）。
  • 以模块方式启动 MCP 服务器（每个服务器均提供独立的启动入口，例如通过 Python 模块执行以运行该 MCP 服务器）。
• 服务器配置
  • MCP 客户端需要的配置信息为 JSON 格式，包含服务器名称、启动命令与参数等。以下为示例配置（请按实际运行环境调整路径与模块名）： [ {"name": "audio-mcp-server-os", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.mcp_servers.audio_mcp_server_os"]}, {"name": "vision-mcp-server-os", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.mcp_servers.vision_mcp_server_os"]}, {"name": "searching-google-mcp-server", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.mcp_servers.searching_google_mcp_server"]}, {"name": "serper-mcp-server", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.mcp_servers.serper_mcp_server"]}, {"name": "reading-mcp-server", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.mcp_servers.reading_mcp_server"]}, {"name": "searching-sogou-mcp-server", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.mcp_servers.searching_sogou_mcp_server"]}, {"name": "python-e2b-interpreter", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.mcp_servers.python_mcp_server"]}, {"name": "search-and-scrape-webpage", "command": "python", "args": ["-m", "miroflow_tools.dev_mcp_servers.jina_scrape_llm_summary"]} ] 说明：以上配置中 server names 对应各自的 MCP 服务器名称，command 与 args 指定了启动命令（如 Python 解释器和要执行的模块路径）。实际应用请结合本仓库的模块路径进行替换。
• 基本使用方法
  • 启动所有 MCP 服务器后，客户端可以通过 MCP 协议与这些服务器交互，调用工具、查询资源、渲染与获取 Prompts。
  • 客户端可通过标准输入/输出、SSE、WebSocket 等传输方式与 MCP 服务器建立连接并发起请求。
  • 如需扩展，新增一个以 FastMCP 为基础的服务器模块，并在同一配置体系中注册即可。