使用说明（Markdown 格式）

本仓库实现了一个 MCP 服务器核心组件，包含一个内存传输的 MCP 服务端与一个客户端调用入口，能够注册并执行一组 AI 工具，并通过 MCP 的请求/响应格式与 Claude Code 等客户端进行交互。
服务器端实现与工具注册、执行、以及简化的健康/路由能力紧密耦合，支持将工具集合暴露给 LLM 客户端，以实现更丰富的上下文能力。

MCP 工具注册与执行
- 提供一个在内存传输上的 MCP 服务端，注册工具集合，客户端可以通过 ListTools 请求获取工具清单，并通过 CallTool 请求执行工具。
- 工具定义以 OpenAI/Gemini 的函数格式对外暴露，服务器端将调用链路与执行结果回传给客户端。
资源与健康管理
- 提供对运行健康、对接外部数据源（天气、股票、播客等）的基础支持，确保 MCP 客户端能够获得上下文数据。
JSON-RPC 交互
- MCP 通过标准化的 JSON-RPC 请求/响应风格与客户端通信，服务器端实现了 ListTools 与 CallTool 的处理路径。
内存传输（InMemoryTransport）
- 采用内存传输模式，便于 Cloud Functions/Serverless 环境中的快速集成与测试，避免网络层的额外延迟。
与 Claude Code 集成
- 通过 .mcp.json 配置，Claude Code 会识别并连接到该 MCP 服务器，执行工具、查询状态等。
演练与扩展能力
- 提供可扩展的工具定义结构，便于将来扩展更多工具且保持与 Gemini/GemAI/OpenAI 的兼容性。

克隆代码并安装依赖
- 使用 Node.js 环境运行时，请确保 Node.js 版本符合仓库要求（通常 Node.js 16+/18+ 及相关包管理器版本）。
- 安装依赖后，构建并打包共享包与各个模块（如有需要可执行工作流脚本）。
运行 MCP 服务器
- 在本仓库中，MCP 相关实现位于函数入口与辅助工具模块中，可在云函数或本地所选的执行环境中启动。
- 具体的启动流程请参考仓库的部署/运行文档（Readme 中关于 MCP 配置与 Claude Code 集成的部分）。
使用 MCP 客户端连接
- Claude Code 客户端在首次会话后，需要提供服务器的启动命令与参数（见下方“服务器配置”部分的示例）。
- 客户端通过 ListTools 获取工具清单、通过 CallTool 调用具体工具，服务器返回工具执行结果。

服务器配置（MCP 客户端连接信息）说明：MCP 客户端需要提供服务器的启动命令及参数，用于在客户端侧建立连接。本示例为一个可执行的文本描述，真实环境请按 Claude Code 的要求填写。

{ "serverName": "mycircle", "command": "pnpm", "args": ["firebase:deploy"], "description": "将本 MCP 服务器在其云环境中部署/启动，确保客户端能够通过内存传输方式请求工具并获取结果。" }

说明：

serverName：服务器在 Claude Code 中的标识名称，应与 MCP 配置保持一致。
command/args：启动服务器所需的命令及参数。仓库中的 MCP 实现可在云函数/函数入口中运行，通常使用 npm/pnpm 脚本来触发部署或启动相关服务（如 Hosting + Functions）。
客户端连接不需要将服务器端实现的代码暴露给客户端；客户端仅需要通过上述配置知道服务器名称、启动方式与入口点。

启动与注册
- 在部署环境中按上述命令启动 MCP 服务器，使其对外提供工具注册与执行能力。
- 通过 ListTools 请求获取已注册的工具清单，确保工具名称与描述准确。
调用工具
- 通过 CallTool 请求，传入工具名称及参数，服务器返回工具执行结果。
- 工具执行过程可能返回文本、结构化数据或 JSON，客户端将其整合到对话中用于后续推理。
服务器健康与日志
- 服务器实现包含健康检查与日志记录，便于监控工具的健康状况和性能表现。
需知的限制
- MCP 的具体实现细节可能因运行环境不同而略有差异，请在实际部署前测试各工具的输入输出格式和异常处理逻辑。

注：本文所述信息基于仓库中对 MCP 服务器相关模块的实现与文档描述，具体实现细节以仓库源码为准。

MyCircle MCP 服务器（基于 Claude Code 的 Model Context Protocol 集成实现）