Modular MCP Server Framework

基本能力

产品定位

Modular MCP Server Framework 是一个专为 AI 生态系统设计的命令行工具集成框架，旨在通过标准化的协议将命令行工具无缝集成到 AI 工作流中。

核心功能

1. 命令行工具集成：支持集成一次性执行、非交互式的命令行工具。
2. 高度可扩展：通过模块化设计，用户可以轻松添加新的工具模块。
3. 配置驱动：通过 config.ini 配置文件管理服务器行为和工具模块的配置。
4. SSE 支持：使用 Server-Sent Events (SSE) 进行客户端-服务器通信。
5. 日志管理：支持全局和模块级别的日志级别配置。

适用场景

1. AI 工具链集成：将命令行工具集成到 AI 开发环境中，提升开发效率。
2. 自动化任务：通过标准化协议调用命令行工具，实现自动化任务执行。
3. 工具扩展：快速扩展 AI 系统的功能，支持新的命令行工具。

工具列表

1. fscan：示例工具模块，用于演示框架的集成能力。
2. 自定义工具：用户可以根据模板添加新的工具模块。

常见问题解答

1. 端口冲突：如果端口被占用，修改 config.ini 中的 port 或停止占用端口的程序。
2. 配置错误：检查 config.ini 中的语法、路径和配置项是否正确。
3. 依赖缺失：确保在虚拟环境中安装所有依赖。
4. 工具未列出：确认 config.ini 中工具的 enabled = true 且模块文件名规范。

使用教程

使用依赖

1. Python 环境：确保已安装 Python 3.x。
2. 虚拟环境：推荐使用虚拟环境隔离依赖。

安装教程

1. 克隆仓库： bash git clone <repository-url> cd <repository-directory>
2. 创建并激活虚拟环境：
3. 使用 uv (推荐)： bash uv venv source .venv/bin/activate
4. 使用 Python 内置 venv： bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate
5. 安装依赖：
6. 使用 uv： bash uv pip install -r requirements.txt
7. 使用 pip： bash pip install -r requirements.txt
8. 配置 config.ini：
9. 修改 host 和 port 设置。
10. 配置工具模块的路径和参数。

调试方式

1. 启动服务器： bash python mcp_sse_server.py
2. 检查日志：根据日志级别调整 config.ini 中的 log_level。
3. 验证连接：使用客户端连接服务器，检查工具列表和调用结果。

许可证

该项目遵循 GPL-3.0 开源许可条款，请参阅 GPL-3.0 了解完整条款。