PeeperFrog Create MCP 服务器

关键词

本地化后端JSON-RPC图像生成资源与工具管理元数据与缩略图

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • PeeperFrog Create MCP 服务器是一组实现 MCP 协议的后端服务器，旨在为大型语言模型客户端提供可管控的资源、工具和提示模板等上下文信息。核心功能包括：托管和管理 Resources（资源，数据访问能力）、注册和执行 Tools（工具，外部功能调用）、定义与渲染 Prompts（提示模板），并通过 JSON-RPC 与客户端通信。
    • 目前包含 Image Generation MCP 与 LinkedIn MCP 等服务，配合 Claude Skills 等工具，帮助用户在本地环境中安全、可扩展地运行复杂工作流。

  • 主要功能点

    • MCP 核心能力
      • 资源（Resources）托管与访问：管理图片、文档及其它外部引用资源，提供统一访问入口
      • 工具（Tools）注册与执行：提供外部服务调用能力（如图像生成、社媒发布等）
      • 提示模板（Prompts）渲染：渲染与管理用于引导 LLM 的提示模板
      • 会话管理与能力声明：标明当前 MCP 服务器的能力集合
      • 多传输协议支持：如 StdIO、SSE、WebSocket（按实际实现支持情况）
    • 服务端实现
      • Image Generation MCP（peeperfrog-create-mcp）实现了图像生成工作流的后端服务，包含与多 providers 的接口对接、依赖管理、配置管理、以及与 Claude Skills 的集成点
      • LinkedIn MCP（peeperfrog-linkedin-mcp）实现了 LinkedIn 发布相关能力的服务端逻辑
    • 附加工具与集成
      • 支持 Claude Skills 的安装、管理与使用
      • 提供健康检查、自动化配置、以及简易的云端外部 API 集成脚手架

  • 安装与运行要点

    • 通过仓库提供的 setup.py 管理安装、更新与初始配置，包含对 MCP 服务器的虚拟环境、依赖安装以及密钥管理等步骤
    • 运行 MCP 服务器的典型路径为：为 Image Generation MCP 与 LinkedIn MCP 各自启动一个独立的服务器进程，使用对应的 server 脚本作为入口
    • MCP 客户端配置示例（供参考，不是客户端代码）：
      • Image Generation MCP（peeperfrog-create-mcp）的客户端配置示例
        • server name: peeperfrog-create
        • command: 在你本地安装的虚拟环境中的 Python 解释器路径，例如 /path/to/peeperfrog-create-mcp/venv/bin/python3
        • args: ["/path/to/peeperfrog-create-mcp/src/peeperfrog_create_server.py"]
      • LinkedIn MCP（peeperfrog-linkedin-mcp）的客户端配置示例
        • server name: peeperfrog-linkedin
        • command: /path/to/peeperfrog-linkedin-mcp/venv/bin/python3
        • args: ["/path/to/peeperfrog-linkedin-mcp/src/linkedin_server.py"]
    • MCP 服务器端需要的密钥与配置条目（示例说明，不包含具体代码）：
      • Image Generation 需要至少一个 API Key（Gemini、OpenAI、Together 之一或多个）和相关 provider 的配置信息
      • LinkedIn MCP 需要 LinkedIn Client ID、Client Secret 以及可选的 Organization ID
    • 配置与升级
      • root/.env 文件用于集中管理 API 密钥与凭证
      • 各 MCP 模块可独立更新，更新后按需要重启 Claude Code、Claude Desktop 及相关服务
    • 使用方式
      • 通过 MCP 客户端加载 MCP 设置，客户端将调用 MCP 服务器暴露的资源、工具与提示模板
      • 当需要时，管理员可对环境变量、依赖与配置进行健康检查与修复
    • 简易运维
      • 提供健康检查、依赖检查、配置健康性验证等工具，方便排错
      • 提供对 Grafana/日志的简单联动能力与错误通知

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的最低信息，JSON 格式描述，非实际代码示例）

    • Image Generation MCP
      • server name: peeperfrog-create
      • command: 路径到 Python 可执行文件（例如 /path/to/peeperfrog-create-mcp/venv/bin/python3）
      • args: ["/path/to/peeperfrog-create-mcp/src/peeperfrog_create_server.py"]
      • 注释：启动该服务器需要在根目录下配置 .env，用于 API 密钥存放
    • LinkedIn MCP
      • server name: peeperfrog-linkedin
      • command: 路径到 Python 可执行文件（例如 /path/to/peeperfrog-linkedin-mcp/venv/bin/python3）
      • args: ["/path/to/peeperfrog-linkedin-mcp/src/linkedin_server.py"]
      • 注释：启动该服务器需要提供 LinkedIn App 的 Client ID、Client Secret（以及可选的 Organization ID）

  • 基本使用方法

    • 启动与连接
      • 安装与配置好所需的 MCP 服务后，通过 MCP 客户端指向上述 server 的启动命令与参数即可建立连接
    • 使用流程
      • 客户端通过 JSON-RPC 发送请求（如读取资源、调用工具、获取 Prompts），服务器返回标准格式的 JSON-RPC 响应
    • 常用操作
      • 配置 API 密钥、资源目录、以及本地 WordPress 上传设置
      • 运行图像生成 MCP，生成图片并自动创建 JSON sidecar metadata 和缩略图
      • 将生成结果与 WordPress、LinkedIn 等服务对接（如需要）

  • 备注

    • 本实现包含面向开发者的完整代码结构，用以在本地或私有环境中搭建 MCP 服务器端，且包含多种测试用例和工具以验证功能完整性。

服务器信息

访问项目