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mcp-servers-4zu

该项目提供了一系列模型上下文协议(MCP)服务器,用于增强AI助手的外部能力扩展,包含教育课程查询等特定功能的独立实现模块。

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README

🚀 MCP 服务器

此仓库集合了一系列基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,旨在为 AI 助手增添丰富的自定义功能。各子目录均对应一个特定用例的独立 MCP 实现。

🚀 快速开始

什么是 MCP?

Model Context Protocols (MCPs) 赋予 AI 助手访问外部工具、数据源及能力的权限,使其能够突破自身基础知识的局限。借助 MCPs,AI 模型可以实现以下功能:

  • 从外部获取最新信息。
  • 执行专业化任务与计算。
  • 访问专有或私有数据。
  • 与特定工具和系统进行对接。

可用的 MCP

大学习 MCP

位置: great_learning/

大学习 MCP 可让 AI 助手访问并搜索有关 Great Learning 教育课程和项目的信息。其功能如下:

  • 对 Great Learning 内容进行语义搜索。
  • 获取特定课程的详细信息。
  • 具备课程比较功能。
  • 拥有访问 Great Learning 文档的完整权限。

查看 大学习 MCP README

📦 安装指南

将 MCP 添加到您的 AI 助手

若要将这些 MCP 与您的 AI 助手配合使用,需将配置添加到助手的 MCP 配置文件中:

支持的平台

  • Cursor: ~/.cursor/mcp.json
  • Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
  • Claude Desktop: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Claude Code: ~/.claude.json

配置格式

{
    "mcpServers": {
        "great-learning-mcp": {
            "command": "/path/to/python/virtualenv",
            "args": [
                "/path/to/mcp-servers/great_learning/great_learning_mcp.py"
            ]
        }
    }
}

安装步骤

  1. 克隆此仓库:
    git clone https://github.com/yourusername/mcp-servers.git
    cd mcp-servers
    
  2. 若尚未安装 Poetry,可执行以下命令进行安装:
    curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
    
  3. 安装依赖项:
    poetry install
    
  4. 安装每个 MCP 的特定要求(参见各个 README)

🔧 技术细节

要求

  • Python 3.12+
  • Poetry 用于依赖管理
  • 特定 MCP 的所需依赖项

📚 详细文档

开发

若要向此仓库添加新的 MCP,可按以下步骤操作:

  1. 为您的 MCP 创建新目录。
  2. 使用 MCP SDK 实现您的 MCP。
  3. 添加 README.md 文件,其中包含使用说明。
  4. 添加 mcp_config.json 文件,其中包含配置详细信息。
  5. 添加任何其他所需的文件。
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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端