
Model Context Protocol servers

2025.04.21
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JavaScript开源项目工具集成数据访问自动化开发效率其它
mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的参考实现集合,旨在展示 MCP 的多样性和可扩展性。MCP 是一种协议,允许大型语言模型(LLMs)安全、可控地访问工具和数据源。该仓库包含多种参考服务器和第三方服务器,涵盖了从数据库操作、文件系统访问到浏览器自动化和位置服务等多个领域。
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Overview
🌟 基本能力
产品定位
mcp-server 是一个开源项目,旨在为开发者提供一系列基于 Model Context Protocol (MCP) 的参考实现和社区开发的服务器。这些服务器展示了 MCP 的多样性和可扩展性,帮助开发者快速集成 MCP 到他们的项目中。
核心功能
- 参考服务器:展示了 MCP 的功能和 TypeScript/Python SDK 的使用。
- 第三方服务器:包括官方集成和社区开发的服务器,覆盖了多种应用场景。
- 工具列表:
- AWS KB Retrieval:从 AWS Knowledge Base 检索数据。
- Brave Search:使用 Brave 的搜索 API 进行网络和本地搜索。
- EverArt:使用多种模型生成 AI 图像。
- Fetch:获取网页内容并转换为高效的 LLM 使用格式。
- Filesystem:安全的文件操作,支持可配置的访问控制。
- Git/GitHub/GitLab:与 Git 仓库和 GitHub/GitLab API 集成。
- Google Drive/Google Maps:访问 Google Drive 文件和 Google Maps 位置服务。
- PostgreSQL/Redis/Sqlite:与多种数据库交互。
- Puppeteer:浏览器自动化和网页抓取。
- Slack:管理 Slack 频道和消息。
适用场景
- 开发效率:通过集成 Git、GitHub 等工具,提升开发效率。
- 数据管理:与多种数据库(PostgreSQL、Redis 等)交互,管理数据。
- 自动化任务:使用 Puppeteer 等工具进行浏览器自动化和网页抓取。
- 位置服务:通过 Google Maps 提供位置服务和路线规划。
🛠️ 使用教程
使用依赖
安装 uvx
或 pip
:
# 安装 uvx
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 安装 pip
python -m ensurepip --upgrade
安装教程
使用 npx
或 uvx
启动服务器:
# 使用 npx 启动 Memory 服务器
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
# 使用 uvx 启动 Git 服务器
uvx mcp-server-git
# 使用 pip 启动 Git 服务器
pip install mcp-server-git
python -m mcp_server_git
调试方式
配置 MCP 客户端(如 Claude Desktop)以使用服务器:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
}
}
}
❓ 常见问题解答
- 如何贡献自己的服务器?
-
参见 CONTRIBUTING.md 文件。
-
如何报告安全问题?
-
参见 SECURITY.md 文件。
-
如何获取社区支持?
- 加入 GitHub Discussions。