使用说明
DocketBird MCP服务器
此MCP服务器提供对DocketBird法庭案件数据和文件管理功能的访问。
需求
- Python 3.11
- uv包管理器
设置
- 如果您还没有安装uv：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- 创建并激活虚拟环境：
uv venv
source .venv/bin/activate # On Unix/MacOS
# OR
.venv\Scripts\activate # On Windows
- 安装依赖项：
uv pip install .
- 设置环境变量：
export DOCKETBIRD_API_KEY=your_api_key_here # On Unix/MacOS
# OR
set DOCKETBIRD_API_KEY=your_api_key_here # On Windows
运行服务器
使用以下命令运行服务器：
uv run docketbird_mcp.py --transport stdio # For stdio transport
uv run docketbird_mcp.py --transport sse # For SSE transport
可用工具
服务器提供以下工具：
get_case_details：获取案件的全面细节，包括所有文件download_document_by_id：通过DocketBird ID下载特定文档list_cases：获取属于某个帐户的案例列表list_courts_and_types：获取所有可用法院和案件类型的完整列表
配置文件
确保这些文件与脚本位于同一目录中：
courts.json：包含所有可用法院的信息case_types.json：包含有关不同类型案件的信息
MCP服务器配置
根据您的MCP客户端，可以将MCP服务器配置添加到以下位置之一：
- 光标：
~/.cursor/mcp.json - 克劳德在mac：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- 如果您还没有安装uv：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
将以下配置添加到相应的文件中：
{
"mcpServers": {
"docketbird-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"PATH_TO_THE_SERVER/docketbird-mcp",
"python",
"docketbird_mcp.py"],
"env": {
"DOCKETBIRD_API_KEY": "YOUR_KEY"
}
}
}
部署
DocketBird MCP服务器可以使用Docker和GitHub Actions部署到云服务器上。部署过程在 .github/workflows/deploy.yml 文件。
Docker部署
服务器使用Docker进行容器化。您可以使用所需的传输类型在本地构建和运行Docker镜像：
# Build for ARM architecture (M1/M2 Mac)
docker buildx build --platform linux/arm64 -t docketbird-mcp-arm:latest --load .
# Build for AMD architecture (standard servers)
docker buildx build --platform linux/amd64 -t docketbird-mcp:latest --load .
# Run locally with stdio transport
docker run -d \
--name docketbird-mcp-stdio \
--restart=always \
-e DOCKETBIRD_API_KEY="your_api_key_here" \
-e TRANSPORT_TYPE="stdio" \
docketbird-mcp-arm:latest /app/start.sh
# Run locally with SSE transport
docker run -d \
--name docketbird-mcp-sse \
--restart=always \
-e DOCKETBIRD_API_KEY="your_api_key_here" \
-e TRANSPORT_TYPE="sse" \
docketbird-mcp-arm:latest /app/start.sh
正在验证部署
要验证您的部署是否正常工作，请执行以下操作：
- 检查容器是否正在运行：
docker ps | grep docketbird-mcp
- 验证容器日志：
docker logs docketbird-mcp
日志应显示：
Starting DocketBird MCP server...
API Key set: your_...
Running python docketbird_mcp.py
- 使用此README中的配置测试MCP客户端的连接。
如果容器没有运行，您可以通过检查来排除故障：
- Docker镜像存在：
docker images | grep docketbird - 错误的容器日志：
docker logs docketbird-mcp - 服务器日志：检查是否存在任何权限或网络问题
