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AI工具增强服务器集合

MCP服务器集合提供结构化接口，使AI助手能够与各种开发工具和服务交互，增强AI工具能力。

  • by geoffjay
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 geoffjay/mcp-servers

使用说明

MCP服务器集合

用于增强AI工具功能的模型上下文协议（MCP）服务器集合。这些服务器为AI助手提供结构化接口，以便与各种开发工具和服务进行交互。

什么是MCP？

这 模型上下文协议（MCP） 是一个开放标准，使人工智能助手能够安全地连接到外部数据源和工具。MCP服务器将特定功能作为AI助手可以发现和使用的工具公开。

可用服务器

🔄 Overmind服务器

路径: overmind/
目的：基于Procfile的应用程序的流程管理，使用 主宰

安装:

uvx --from git+https://github.com/geoffjay/mcp-servers#subdirectory=overmind mcp-server-overmind

📈 基础分析服务器

路径: fundamental_analysis/ 目的：使用以下工具对给定的股票代码进行基本面分析 芬兰API.

安装:

uvx --from git+https://github.com/geoffjay/mcp-servers#subdirectory=fundamental_analysis mcp-server-fundamental-analysis

主要特点:

  • 启动、停止和重新启动Procfiles中定义的进程
  • 监控进程状态和运行状况
  • 在Overmind环境中执行命令
  • 基于Socket的运行实例检测
  • 支持自定义Procfile位置和格式

可用工具:

  • overmind_start -通过可选配置启动Overmind
  • overmind_stop -停止特定进程或所有进程
  • overmind_restart -重新启动指定进程
  • overmind_status -获取所有进程的状态
  • overmind_quit -优雅地退出Overmind
  • overmind_kill -强制终止所有进程
  • overmind_run -在Overmind环境中运行命令
  • overmind_connect -获取进程的连接说明
  • overmind_is_running -检查Overmind是否正在运行
  • overmind_check_procfile -验证Procfile的存在和内容
  • overmind_find_procfiles -在目录树中查找所有Procfiles

需求：系统上必须安装Overmind和tmux。

测试：The overmind/test_environment/ 该目录包含一个完整的测试设置，其中包含示例流程和测试实用程序。跑 ./overmind/test_environment/run_tests.sh 进行全面测试。

快速开始

与Claude Desktop一起使用

将以下任何服务器添加到您的Claude Desktop配置中：

{
  "mcpServers": {
    "overmind": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/geoffjay/mcp-servers#subdirectory=overmind",
        "mcp-server-overmind"
      ]
    }
  }
}

与其他MCP客户端一起使用

每个服务器都可以直接执行：

# Overmind server
uvx --from git+https://github.com/geoffjay/mcp-servers#subdirectory=overmind mcp-server-overmind

发展

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • 紫外线 用于依赖关系管理
  • direnv （可选，用于自动环境激活）

项目结构

mcp-servers/
├── README.md                 # This file
├── overmind/                 # Overmind process manager server
│   ├── src/mcp_server_overmind/
│   ├── tests/
│   ├── pyproject.toml
│   ├── .envrc
│   └── README.md
└── [future-servers]/         # Additional servers will be added here

添加新服务器

  1. 为您的服务器创建一个新目录
  2. 设置项目结构：
    your-server/
├── src/mcp_server_yourname/
│   ├── __init__.py
│   └── server.py
├── tests/
├── pyproject.toml
├── .envrc
└── README.md
  3. 配置 pyproject.toml 与：
    • 包名称： mcp-server-yourname
    • 入口点： mcp-server-yourname = "mcp_server_yourname.server:main"
    • 依赖关系包括 mcp>=1.2.0
  4. 使用FastMCP框架实现服务器
  5. 添加综合测试
  6. 在README.md中记录您的服务器
  7. 更新此主README.md以包含您的服务器

运行测试

每台服务器都包含自己的测试套件：

cd your-server-directory
uv run --extra dev pytest tests/ -v

本地构建和测试

cd your-server-directory
uv build
uv run your-entry-point

贡献

我们欢迎捐款！拜托：

  1. 遵循现有的项目结构和模式
  2. 包括对新功能的全面测试
  3. 添加详尽的文档
  4. 确保您的服务器遵循MCP最佳实践
  5. 添加新服务器时更新此README

代码的风格

  • 全程使用Python类型提示
  • 遵循异步/等待模式进行I/O操作
  • 包含所有公共函数的文档字符串
  • 使用描述性工具名称和清晰的参数文档

测试要求

  • 实现高测试覆盖率（目标>90%）
  • 包括单元和集成测试
  • 适当地模拟外部依赖关系
  • 测试成功和失败的场景

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。有关特定许可证信息，请参阅各个服务器目录。

资源

支持

有关特定服务器的问题，请参阅其各自的README文件。对于一般项目问题或疑问，请在此存储库中打开问题。

服务器状态

服务器 状态 版本 上次更新时间
过度思考 ✅ 稳定 0.1.0 2025年1月
基础分析 ✅ 稳定 0.1.0 2025年1月

路线图

考虑中的未来服务器：

  • 开发环境设置
  • 音频处理（MIDI/OSC）

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