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该项目提供多种MCP服务器搭建示例,支持本地和云端部署,包含STDIO和SSE两种传输方式,并配套详细教程视频。

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README

🚀 MCP 服务器和标准输入输出服务器示例

本项目提供了多个设置 MCP 服务器的示例。MCP(模型上下文协议)是一个强大的框架,能让 AI 模型存储数据、运行工具,还能借助提示完成特定任务,为 AI 开发带来了极大便利。

🚀 快速开始

可用服务器示例

我们精心准备了四个示例,能帮助您在不同环境中轻松设置 MCP 服务器。以下表格总结了每个配置的关键信息: | 示例 | 服务器类型 | 传输方式 | 环境 | Docker | 教程链接 | |------|-----------|----------|------|--------|----------| | 1 | 终端服务器(标准输入输出) | 标准输入输出 | 本地 | 无 | 教程 1 | | 2 | 终端服务器(标准输入输出) | 标准输入输出 | 本地 | 是 | 教程 2 | | 3 | 终端服务器(SSE) | SSE | 本地 | 是 | 教程 3 | | 4 | 终端服务器(SSE) | SSE | 谷歌云平台(Web) | 是 | 教程 3 |

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✨ 主要特性

什么是 MCP?

MCP(模型上下文协议) 是一种功能强大的协议,它允许 AI 模型实现以下重要功能:

  • 存储数据:可存储文件或 API 响应等数据。
  • 运行工具:AI 能够执行的各类功能。
  • 使用提示:借助预定义模板完成特定任务。

📦 安装指南

选项 1:不使用 Docker 的本地设置

此选项将演示如何在不使用 Docker 的情况下,在本地通过 Python 设置 MCP 服务器。您可以参考视频教程:教程 1

选项 2:使用 Docker 设置

该选项会展示如何使用 Docker 对 MCP 服务器进行容器化并运行。请参考视频教程:教程 2

选项 3:与 SSE 结合使用(本地、Docker)

此选项将演示如何在本地环境中通过 Docker 使用 SSE 运行 MCP 服务器。请参考视频教程:教程 3

选项 4:在谷歌云平台 (GCP) 上使用 SSE 设置

该选项会详细说明如何将 SSE 服务器部署到谷歌云平台 (GCP),并使用 Docker。请参考视频教程:教程 3

💻 使用示例

测试 MCP 服务器

当服务器成功运行后,您可以在 Claude 中使用以下提示语来测试它:

  • 在我的工作区运行 ls 命令。
  • 执行 echo Hello from Claude.

执行后,您将直接从终端服务器看到输出🎉

📚 详细文档

总结

恭喜!您已经成功构建了一个可以执行终端命令的 MCP 服务器。您可以根据自己的偏好选择在本地或 Docker 中运行它。

下一步计划

  • 添加安全检查以阻止潜在危险的命令。
  • 允许 Claude 读取和写入文件。
  • 将服务器连接到云系统或远程环境。

如果您有任何问题或改进建议,欢迎随时在该仓库中提交问题或拉取请求!

🤝 贡献

目前,此项目不接受外部代码贡献。这是为了保持许可简单并避免任何共享版权问题。不过,您可以: ✅ 报告错误或请求功能(通过 GitHub 问题)
✅ 分叉仓库并在您的分支中工作
✅ 提交拉取请求帮助改进

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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