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MCP协议模拟服务器

MCPMock是一个功能齐全的模型上下文协议（MCP）模拟服务器，用于开发、测试和调试MCP客户端和AI代理，提供模拟MCP工具、模拟响应和动态工具模拟。

  • by AratoAi
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在 GitHub 查看 AratoAi/mcpmock

使用说明

MCPMock-示例与展示

欢迎来到 MCPMock示例库！此存储库展示了 mcpmock.ai，一个实现模型上下文协议（MCP）的强大模拟服务器。

🌟 什么是MCPMock？

MCPMock是一个功能齐全的模型上下文协议（MCP）模拟服务器，用于开发、测试和调试MCP客户端和AI代理。它为构建基于LLM的应用程序、代理框架或MCP集成的开发人员提供模拟MCP工具、模拟响应和动态工具模拟。

MCPMock可帮助您：

  • 测试AI集成 不依赖于实际服务
  • 开发MCP客户端 具有逼真的模拟响应
  • 创建动态模拟工具 具有模板、序列和函数
  • 快速原型制作 具有可配置的模拟行为

现场试用： https://www.mcpmock.ai

🚀 快速开始

1.注册

访问 mcpmock.ai 并使用谷歌、GitHub或GitLab OAuth注册。

2.获取您的API代币

登录后，导航到 设置 选项卡以查找您的API令牌。

3.获取您的MCP服务器端点

您唯一的MCP服务器终结点URL可在以下位置获得：

  • 这 仪表盘 在MCPMock用户界面中
  • 或通过API调用： GET https://api.mcpmock.ai/me/endpoint （需要身份验证）

端点格式为： https://mcp.mcpmock.ai/{your-server-id}/

例子： https://mcp.mcpmock.ai/0123456-1234-5678-90ab-1234567890ab/

4.创建你的第一个模拟工具

curl -X POST https://api.mcpmock.ai/tools \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "get_weather",
    "description": "Get weather information for a location",
    "inputSchema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "location": {"type": "string"}
      },
      "required": ["location"]
    },
    "mockResponse": {
      "type": "static",
      "data": {
        "temperature": 72,
        "condition": "sunny",
        "humidity": 45
      }
    }
  }'

5.使用MCP协议

备注：MCP端点不需要身份验证。替换 YOUR_MCP_SERVER_ID 使用仪表板中的实际服务器ID。

# Initialize the connection
curl -X POST https://mcp.mcpmock.ai/YOUR_MCP_SERVER_ID/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "initialize",
    "params": {
      "protocolVersion": "2024-11-05",
      "clientInfo": {"name": "test-client", "version": "1.0.0"}
    }
  }'

# List available tools
curl -X POST https://mcp.mcpmock.ai/YOUR_MCP_SERVER_ID/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/list"
  }'

# Call your tool
curl -X POST https://mcp.mcpmock.ai/YOUR_MCP_SERVER_ID/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "get_weather",
      "arguments": {"location": "San Francisco"}
    }
  }'

📚 示例库

基本示例

高级示例

集成示例

🎓 教程

  1. 入门指南 -新用户的完整演练
  2. 创建动态工具 -构建智能响应的工具
  3. 测试AI应用程序 -在测试套件中使用MCPMock
  4. 构建MCP客户端 -使用MCPMock开发客户端

🎯 用例

  • AI代理开发：针对受控模拟服务测试您的代理
  • MCP客户端测试：在没有真实服务器的情况下验证协议实现
  • API原型：后端实现前模拟API
  • 集成测试：用于CI/CD管道的可靠测试夹具
  • 培训与演示：研讨会和演示的一致环境

📖 文档

有关综合文档，请访问 主存储库.

🛠️ 模拟响应类型

MCPMock支持四种强大的模拟响应类型：

静态

修复了永不改变的响应：

{
  "type": "static",
  "data": {"result": "Hello, World!"}
}

模板

使用输入参数的动态响应：

{
  "type": "template",
  "template": "Hello, {{name}}! Temperature is {{input.temp}}°F"
}

序列

每次呼叫都有不同的响应：

{
  "type": "sequence",
  "responses": [
    {"data": {"status": "pending"}},
    {"data": {"status": "processing"}},
    {"data": {"status": "complete"}}
  ]
}

函数

用于复杂逻辑的JavaScript函数：

{
  "type": "function",
  "code": "function(input) { return { result: input.a + input.b }; }"
}

🤝 贡献

我们欢迎捐款！请看 贡献.md 作为指导方针。

📝 许可证

此示例存储库根据MIT许可证获得许可。看 许可证 了解详情。

MCPMock平台本身是专有软件。访问 mcpmock.ai 关于服务条款。

🔗 资源

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