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开发工具集成服务

MCP Tools & Server 是一个集成多种开发工具（如Gitea、Docker部署、RAG/模式搜索等）的服务，旨在提高跨项目的开发效率和协作能力。

  • by ianrossi
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 ianrossi/mcp-tools

使用说明

MCP工具和服务器

MCP服务器加上我们在项目中重用的工具实现（Gitea、git工作流、Docker部署、RAG/模式搜索、学习等）。一切都是分开的，因此代理/IDE可以在没有特定于仓库的脚本的情况下提取功能。

这里是什么（工具快照）

  • Gitea issues/PR流程：创建/声明/列出问题、标签/里程碑、PR创建/合并/评论。
  • Git工作流助手：工作树、提交/推送、克隆/列表存储库。
  • Docker助手：查找空闲端口，部署/检查/列出容器，生成编写代码段。
  • RAG/模式/学习：跨项目的语义搜索、捕获会话、标记最佳实践、查询历史架构/代码审查。
  • 讨论/研究/维护/监控助手，使正在进行的工作线程保持有序。

布局

  • core/mcp/server.py / core/mcp/__main__.py：MCP服务器接线(python -m core.mcp.server).
  • core/mcp/tools/：单个工具实现（Gitea、Docker、git工作流、RAG、模式、研究等）。
  • config/：MCP客户端/服务器示例（继续，复制副本）。
  • config/mcp-server.example.env：复制到 .env 设置服务器所需的环境变量。
  • requirements.txt：Python deps用于服务器/工具。
  • packages/mcp_tools：面向想要稳定进口路径的消费者。
  • Dockerfile：MCP服务器的精简运行时映像。
  • .github/workflows/ci.yml：绒毛/类型检查/推送/PR测试。

配置（环境驱动）

在启动服务器或容器之前设置这些：

  • GITEA_URL 和 GITEA_TOKEN：Gitea实例的URL/令牌。
  • OPENAI_API_KEY：用于嵌入和任何OpenAI支持的工具。
  • 可选商店： DATABASE_URL （Postgres）， REDIS_URL, QDRANT_URL/QDRANT_API_KEY.
  • 可选测试覆盖： TEST_DATABASE_URL （由pytest使用；默认为Postgres）。

您可以复制 config/mcp-server.example.env 到 .env 并在本地编辑值。

在本地运行

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m core.mcp.server

在Docker中运行

构建多阶段映像，然后使用所需的凭据运行：

docker build -t mcp-tools .
docker run --rm -i \
  -e GITEA_URL=http://localhost:3001 \
  -e GITEA_TOKEN=$GITEA_TOKEN \
  -e OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY \
  mcp-tools

从Codex/Continue连接（MCP客户端）

将您的MCP感知客户端指向模块入口点，并传递env变量。示例继续配置代码段：

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "rossicorp",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "core.mcp.server"],
      "env": {
        "GITEA_URL": "http://localhost:3001",
        "GITEA_TOKEN": "${GITEA_TOKEN}",
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  ]
}

Codex MCP运行程序可以指向相同的命令或Docker映像(docker run ... mcp-tools)并流式传输STDIO。

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