使用说明
项目简介
'servers' 仓库是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器的参考实现集合,旨在展示 MCP 协议的多功能性和可扩展性。这些服务器示例演示了如何使用 MCP 为大型语言模型 (LLM) 提供安全、可控的工具和数据源访问能力。仓库中包含了多种不同功能的 MCP 服务器实现,例如:
- 数据检索与搜索: 从 AWS Knowledge Base、Brave 搜索、Google Drive 等数据源检索信息。
- 工具调用: 调用浏览器自动化 (Puppeteer)、代码执行、图片生成 (EverArt) 等工具。
- 文件系统操作: 安全地进行文件读写操作。
- 版本控制: 与 Git 和 GitLab 仓库进行交互。
- 数据库访问: 连接和查询 PostgreSQL, SQLite 等数据库。
- 时间与时区处理: 提供时间和时区转换功能。
- 消息通信: 与 Slack 等消息平台集成。
主要功能点
- 资源 (Resources) 管理: 提供对各种数据资源的访问能力,例如文件、数据库、知识库等。
- 工具 (Tools) 注册与执行: 允许 LLM 调用外部功能,例如网页抓取、代码执行、数据分析等。
- Prompt 模板 (Prompts) 定义: 支持自定义 Prompt 模板,以控制 LLM 的交互模式。
- 多种传输协议: 支持 Stdio, SSE, WebSocket 等传输协议,方便与不同的 MCP 客户端集成。
安装步骤
本仓库中的服务器实现分为 Typescript 和 Python 两种版本。
Typescript 服务器
Typescript 服务器可以直接使用 'npx' 运行。
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确保已安装 Node.js 和 npm。
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打开终端,导航到您希望运行服务器的目录。
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使用 'npx' 命令启动服务器,例如,启动 'Memory' 服务器:
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
Python 服务器
Python 服务器可以使用 'uvx' (推荐) 或 'pip' 运行。
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确保已安装 Python 和 'uvx' 或 'pip'。 强烈推荐使用 'uvx',安装指南请参考 uvx 安装文档,'pip' 安装指南请参考 pip 安装文档。
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打开终端,导航到您希望运行服务器的目录。
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使用 'uvx' 命令启动服务器,例如,启动 'Git' 服务器:
uvx mcp-server-git或者使用 'pip' 命令:
pip install mcp-server-git python -m mcp_server_git
服务器配置
MCP 服务器需要配置到 MCP 客户端中才能使用,例如 Claude Desktop。以下是配置 'Everything' 服务器的示例 JSON 配置信息,您可以根据需要添加到您的 MCP 客户端配置中:
{ "mcpServers": { "everything": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"] } } }
配置参数说明
- 'server name': 服务器名称,例如 'everything',可以自定义。
- 'command': 启动服务器的命令,例如 'npx' 或 'uvx' 或 'python'。
- 'args': 启动命令的参数列表,例如 '["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"]' 或 '["mcp-server-git"]'。
基本使用方法
- 启动 MCP 服务器: 根据您要使用的服务器类型(Typescript 或 Python),在终端中使用相应的命令启动 MCP 服务器。
- 配置 MCP 客户端: 打开您的 MCP 客户端(如 Claude Desktop),编辑 MCP 服务器配置文件,添加您要使用的 MCP 服务器配置信息。确保 'server name' 与配置信息中的名称一致。
- 在 MCP 客户端中使用: 在 MCP 客户端中,您应该能够看到已配置的 MCP 服务器提供的工具、资源和 Prompt 模板。根据您的需求,选择相应的工具或 Prompt 进行使用。
注意事项
- 部分服务器可能需要额外的环境变量配置,例如 Brave Search 服务器需要 'BRAVE_API_KEY',GitHub 服务器需要 'GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN'。请参考各个服务器目录下的 'README.md' 或代码注释了解详细配置信息。
- 社区服务器 (Community Servers) 标记为 untested 和 at your own risk,请谨慎使用。
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分类
AI与计算