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public公开dns本地运行

MCPFileSystem_Client

项目描述了一个本地LLM服务器的使用流程,包括启动兼容OpenAI SDK的模型(如Jan)、配置.env文件以及运行Node应用。重点在于通过MCP服务限制文件访问权限。

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README

🚀 使用说明

本项目用于启动一个基于本地大语言模型(LLM)的应用程序,以下是详细的使用步骤:

启动本地LLM服务器

在本地服务器上启动一个兼容OpenAI SDK的大语言模型(LLM),可以使用Jan来实现这一点。

修改.env文件

编辑.env文件,添加以下内容:

  • 所使用的模型名称
  • 提示语
  • 服务器的基础URL(默认已设置)

运行程序

执行命令node app.js以启动应用程序。

⚠️ 注意事项

访问权限限制

程序仅能访问指定的目录,默认情况下是files目录。如需修改,请在app.js中调整服务器MCP部分:

// EJ ln.20
const transport = new StdioClientTransport({
    command: "npx",
    args: [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "ruta",
        "otra ruta",
        ...
    ],
});

默认模型问题

默认情况下,.env文件中指定的模型可能无法正常工作,因为它不支持工具调用功能。请确保选择一个支持工具调用的模型。

help

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