Model Context Protocol servers
2025.03.18
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工具集成LLM扩展自动化开发效率其它
该仓库是Model Context Protocol（MCP）的参考实现集合，展示了MCP如何为大型语言模型（LLMs）提供安全、可控的工具和数据源访问。这些服务器通过Typescript或Python SDK实现，涵盖了从搜索、文件操作到数据库交互等多种功能。
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Overview
基本能力
产品定位
Model Context Protocol (MCP) 服务器集合，旨在为大型语言模型（LLMs）提供安全、可控的工具和数据源访问。
核心功能
- 多样化工具集成：包括搜索（Brave Search）、文件操作（Filesystem）、数据库交互（PostgreSQL, SQLite）、浏览器自动化（Puppeteer）等。
- 社区与官方支持：包含官方维护的集成（如Axiom、Cloudflare）和社区开发的服务器（如AWS S3、Notion）。
- 跨平台支持：支持Typescript和Python SDK，便于不同技术栈的开发者使用。
适用场景
- 开发效率提升：通过集成Git、GitHub等工具，简化代码管理和协作。
- 数据交互：与数据库（PostgreSQL、MongoDB）和API（Google Drive、Slack）无缝交互。
- 自动化任务：利用浏览器自动化（Puppeteer）和脚本执行（E2B）完成重复性工作。
工具列表
- AWS KB Retrieval：通过Bedrock Agent Runtime从AWS知识库检索信息。
- Brave Search：使用Brave的搜索API进行网页和本地搜索。
- PostgreSQL：提供只读数据库访问和模式检查。
- Puppeteer：支持浏览器自动化和网页抓取。
- Slack：管理频道和消息发送。
常见问题解答
- 如何选择服务器：根据需求选择官方或社区维护的服务器，注意社区服务器的使用风险。
- 依赖问题：确保安装Node.js或Python环境，具体依赖参考各服务器文档。
使用教程
使用依赖
- Node.js环境：适用于Typescript服务器。
sh curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash nvm install --lts - Python环境：适用于Python服务器。
sh sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip
安装教程
- Typescript服务器（如Memory）：
sh npx -y @modelcontextprotocol/server-memory - Python服务器（如Git）：
sh uvx mcp-server-git # 或 pip install mcp-server-git python -m mcp_server_git
调试方式
- 检查服务状态：确保服务进程运行并无报错。
- 日志查看：使用
journalctl或直接查看控制台输出。 - 客户端配置：参考示例配置JSON文件，确保参数正确。
创建自定义服务器
参考官方文档modelcontextprotocol.io实现自定义MCP服务器。