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Bitte AI

MCP代理多仓库项目,包含不同服务的MCP服务器实现

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README

🚀 MCP 代理单体仓库

本单体仓库涵盖了不同服务的 MCP(模型控制协议)服务器,为相关服务提供了统一的管理和部署方案。

🚀 快速开始

服务器 URI

服务器的 URI 为:https://mcp.bitte.ai/sse

添加到 Curser 设置

将以下配置添加到 Curser 设置中:

{
  "mcpServers": {
    "bitte-ai": {
      "url": "https://mcp.bitte.ai/sse"
    }
  }
}

📦 安装指南

安装依赖项

使用以下命令安装项目依赖:

bun install

💻 使用示例

基础用法

构建所有包件

bun run build

启动所有服务

bun run start

开发模式

bun run dev

格式化和检查代码

bun run check
# 自动修复:
bun run check:fix

运行单个服务

# 运行 bitte-ai 服务
bun run dev:bitte-ai

高级用法

添加新包件

  1. packages 文件夹中创建一个新的目录。
  2. 添加必要的 package.jsontsconfig.json 和实现文件。
  3. 更新根目录下的 package.jsontsconfig.json,以包含新的包件。

📚 详细文档

包件说明

| 属性 | 详情 | |------|------| | 包件名称 | 详情 | | bitte-ai | 用于 Bitte AI 集成的 MCP 服务器 |

技术栈说明

此项目使用 Turborepo 管理单体仓库工作流,并使用 Biome 进行代码质量检查。同时,项目使用 Bun 作为 JavaScript 运行时环境。

如需更多信息,请参考:Vibestreaming 日志

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Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client