Model Context Protocol servers
2025.03.12
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TypeScriptLLM 工具集成自动化任务数据访问开发效率其它
mcp-servers 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 允许大型语言模型 (LLMs) 安全、可控地访问工具和数据源。该项目包含多种服务器实现，涵盖搜索、文件操作、数据库访问、浏览器自动化等多个领域，适用于开发者和研究人员构建和扩展 LLM 应用。
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Overview
基本能力
产品定位
mcp-servers 是一个开源项目，提供了一系列基于 Model Context Protocol (MCP) 的参考实现，旨在帮助开发者快速集成和扩展 LLM 的功能。
核心功能
- 多样化服务器实现：包括 AWS KB Retrieval、Brave Search、EverArt、Filesystem、Git、GitHub、Google Drive、Google Maps、PostgreSQL、Puppeteer 等。
- 安全访问控制：通过 MCP 协议实现安全的数据和工具访问。
- 多语言支持：支持 TypeScript 和 Python SDK。
- 社区驱动：包含大量第三方和社区开发的服务器实现。
适用场景
- 开发 LLM 应用：为 LLM 提供外部工具和数据源集成。
- 自动化任务：如文件操作、数据库查询、浏览器自动化等。
- 研究和实验：探索 MCP 协议在不同领域的应用。
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。
- Filesystem：安全的文件操作，支持配置访问控制。
- Git：读取、搜索和操作 Git 仓库。
- PostgreSQL：只读数据库访问和模式检查。
- Puppeteer：浏览器自动化和网页抓取。
常见问题解答
- 如何启动服务器？ 使用
npx或uvx命令启动对应的服务器。 - 如何配置 MCP 客户端？ 参考提供的 JSON 配置示例。
- 如何贡献？ 参见 CONTRIBUTING.md 文件。
使用教程
使用依赖
- TypeScript 服务器：需要 Node.js 和 npm/yarn。
- Python 服务器：需要 Python 和 pip/uvx。
安装教程
- TypeScript 服务器：
sh npx -y @modelcontextprotocol/server-memory - Python 服务器：
sh uvx mcp-server-git或sh pip install mcp-server-git python -m mcp_server_git
调试方式
- 检查服务器日志：查看命令行输出以确认服务器是否正常运行。
- 测试客户端连接：使用 MCP 客户端配置并测试服务器连接。
- 查看文档：参考官方文档和社区资源解决问题。