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MCP协议服务器

基于Python和FastAPI实现的MCP协议服务器，提供AI工具如网页搜索、翻译和提示优化功能。

  • by dronreef2
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 dronreef2/MCPserve

使用说明

MCPserve

基本的MCP（模型上下文协议）服务器，在Python中实现FastAPI。通过 MCP HTTP 协议提供用于 Web 搜索、翻译和提示优化的 AI 工具。

🚀 功能

可用工具

  • 🏓 拼: 基本的“pong”响应工具（已实现）
  • 🌍 translate_devel使用 DeepL API 在多种语言之间进行高级翻译（计划）

高级资源

  • 📡 Protocolo MCP HTTP通过HTTP完整实现模型上下文协议
  • 🐳 容器化Docker with Python 3.12 和 uv 用于依赖关系管理
  • 设置使用 Pydantic 和环境变量的配置系统
  • 📝 结构化日志使用 structlog 结构化的日志
  • 🗄️ 缓存带 Redis 缓存系统（可选）和内存备份

️ 项目状态

✅ 实施

  • 基本功能HTTP服务器
  • 端点 /mcp 支持方法： initialize, tools/list, tools/call
  • 工具 ping 功能
  • 非史密斯自动部署
  • API 密钥配置（DeepL）
  • 智能缓存系统
  • Docker 容器

在开发中

  • 实现完整的工具（fetch，search，translate）
  • 监控 Web 界面
  • 认证系统
  • 速率限制和高级安全

📋 下一步

  1. 执行工具 fetch 搜索 web 内容
  2. 执行工具 search 用于网络搜索
  3. 执行工具 translate_deepl 用于翻译
  4. 添加仪表板 Web 界面
  5. 实施身份验证系统和速率限制
  6. 添加自动测试
  7. 完整的 API 文档

📦 安装

通过PyPI（未来）

pip install enhanced-mcp-server

通过源代码

git clone https://github.com/your-org/enhanced-mcp-server.git
cd enhanced-mcp-server
pip install -e .[web,cache]

📦 安装

通过史密瑟里（推荐）

npx -y @smithery/cli install @dronreef2/MCPserve --client claude

通过源代码

git clone https://github.com/dronreef2/MCPserve.git
cd MCPserve
pip install -e .

码头工人

# Construir e executar
docker-compose up --build

# Apenas o servidor MCP
docker run mcpserve python -m enhanced_mcp_server.main

⚙️ 配置

在文件中配置环境变量 .env:

# API Keys (obrigatórias para funcionalidades específicas)
DEEPL_API_KEY=your_deepl_api_key_here

# Cache (opcional)
REDIS_URL=redis://localhost:6379

# Logging
LOG_LEVEL=INFO

# Web Interface
WEB_HOST=0.0.0.0
WEB_PORT=8001

# Segurança
ENABLE_AUTH=true
RATE_LIMIT_REQUESTS=100
RATE_LIMIT_WINDOW=60

🏃‍♂️ 执行

MCP模式（标准输入）

# Verificar configuração
python -m enhanced_mcp_server.main --check-config

# Executar servidor MCP
python -m enhanced_mcp_server.main

界面Web

# Executar aplicação web
python -m enhanced_mcp_server.web.app

# Ou usar o script direto
enhanced-mcp-web

Acesse：http://localhost:8001

码头工人

# Construir e executar
docker-compose up --build

# Apenas o servidor MCP
docker run enhanced-mcp-server python -m enhanced_mcp_server.main

🧪 测试

# Todos os testes
pytest

# Testes específicos
pytest tests/test_tools.py
pytest tests/test_cache.py
pytest tests/test_auth.py

# Com cobertura
pytest --cov=enhanced_mcp_server --cov-report=html

📊 监测

界面Web

  • 仪表盘: http://localhost:8001
  • 健康检查: http://localhost:8001/health
  • 缓存统计信息: http://localhost:8001/cache/stats

日志

# Visualizar logs em tempo real
tail -f logs/app.log

# Logs estruturados (JSON)
jq . logs/app.log

🏗️ 建筑

enhanced-mcp-server/
├── enhanced_mcp_server/
│   ├── core/           # Servidor MCP principal
│   ├── tools/          # Implementação das ferramentas
│   ├── prompts/        # Templates de otimização
│   ├── cache/          # Sistema de cache inteligente
│   ├── auth/           # Autenticação e autorização
│   ├── config/         # Configurações centralizadas
│   ├── utils/          # Utilitários (logging, etc.)
│   └── web/            # Interface web FastAPI
├── tests/              # Testes unitários e integração
├── templates/          # Templates HTML
├── static/             # Arquivos estáticos
└── docs/               # Documentação

⚡ 缓存e性能

混合缓存系统

  • 瑞迪斯高性能分布式缓存
  • 内存Redis 不可用时自动回退
  • 智能TTL不同内容类型的生命周期
  • 压缩大结果自动压缩

缓存设置

# Cache automático com decorador
@cache.cached(ttl=3600)
async def expensive_operation():
    return await api_call()

🔐 安全和身份验证

API系统密钥

from enhanced_mcp_server.auth import auth_manager

# Gerar nova chave
key = auth_manager.generate_api_key("user@example.com", role="user")

# Validar chave
user = auth_manager.validate_api_key(api_key)

访问级别

  • 管理员全面访问系统
  • 用户访问 MCP 工具
  • 只读只读访问

🌐 出版社 / Smithery

自动部署

项目从分支中的推送自动部署到 Smithery main.O部署美国O smithery.yaml 工厂功能 enhanced_mcp_server.core.server:create_server.

本地校验

# Instalar Smithery CLI
npm install -g @smithery/cli

# Verificar configuração local
smithery inspect @dronreef2/MCPserve

# Executar servidor localmente para testes
smithery run @dronreef2/MCPserve --config '{"DEEPL_API_KEY":"your_key"}'

# Abrir playground para testes interativos
smithery playground --key your_smithery_key

手动部署说明（如有必要）

  1. 配置秘密没有Smithery:

    • DEEPL_API_KEYDeepL API 密钥（翻译需要）
    • REDIS_URLRedis URL（可选，如果未定义，则使用内存缓存）

  2. 配置环境变量:

    • WEB_PORT服务器端口（默认：8001）
    • LOG_LEVEL日志级别（INFO、DEBUG等）

  3. 健康检查:

    • 配置活性探针： GET /health
    • 配置就绪探针： GET /health

  4. 资源:

    • 记忆体：512Mi
    • CPU：0.5 vCPU
    • 展览门：8001（TCP）

出版清单

  • [x] smithery.yaml配置com服务器工厂
  • [x] pyproject.toml com服务器
  • [x] Dockerfile多阶段并行构建otimizado
  • [x] 端点/健康参数探针
  • [x] 机密配置（DEEPL_API_KEY）
  • [x] 基本测试通过
  • [x] 已启用结构化日志

使用Smithery CLI开发

# Iniciar servidor de desenvolvimento com hot-reload (usa smithery.config.js)
smithery dev --port 8001 --key your_dev_key

# Construir para produção
smithery build --out dist/server.cjs --transport shttp

# Testar instalação local
smithery install @dronreef2/MCPserve --client claude --config '{"DEEPL_API_KEY":"test_key"}'

背板: 文件 smithery.config.js 使用 Smithery CLI 进行本地开发，允许热重载和集成测试。

🧪 工具测试

使用范例

# Buscar conteúdo web
result = await fetch("https://example.com")

# Pesquisar na web
results = await search("tecnologia MCP")

# Traduzir texto
translation = await translate("Hello world", "en", "pt")

# Otimizar prompt
optimized = optimize_prompt("Como criar um servidor MCP?")

🤝 贡献

  1. 分叉工程
  2. 创建分支 ： git checkout -b feature/nova-funcionalidade
  3. 提交您的更改： git commit -am 'Adiciona nova funcionalidade'
  4. 按下一个分支： git push origin feature/nova-funcionalidade
  5. Abra um Pull请求

准则

  • 遵循PEP 8进行Python代码
  • 添加新功能测试
  • 更新文档
  • 使用提交semânticos

📄 许可证

麻省理工学院许可证-veja 许可证 为了细节。

🙏 致谢

📞 支持

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