使用说明

Generate production-ready MCP servers from natural language prompts.
_{8 templates · 11 APIs · TypeScript & Python · Docker · Web Dashboard · Claude Desktop integration}

MCP工厂

MCP Factory是一个CLI+web工具，它采用简单的英文描述，并生成一个完全可用的模型上下文协议服务器——内置工具、类型、错误处理、验证、代码审查和最佳实践。

pip install "prompt2mcp[web]"
mcpfactory create "a server that reads CSV files and runs SQL queries on them"

没有样板。无需手动接线。只需描述您想要什么。

先决条件

要求	最低版本	为什么	检查
python	3.10+	自行运营MCP工厂	`python --version`
点	最新	安装MCP工厂	`pip --version`
Node.js	18+	需要构建/运行TypeScript服务器	`node --version`
npm	9+	安装TypeScript服务器依赖项	`npm --version`

注： Node.js和npm只有在生成时才需要 TypeScript 服务器（默认）。仅支持Python的服务器不需要它们。

安装后，运行 mcpfactory doctor 验证所有设置是否正确。

安装

来自PyPI（推荐）：

# Core CLI only
pip install prompt2mcp

# With web dashboard
pip install "prompt2mcp[web]"

来源：

git clone https://github.com/JatinTaori1904/mcp-factory.git
cd mcp-factory
pip install -e ".[dev,web]"

快速开始

1.创建您的第一台服务器

mcpfactory create "github repo manager with issues and PRs"

这将在中生成一个完整的MCP服务器 ./output/github-repo-manager/ 与：

github-repo-manager/
├── src/
│   └── index.ts          # Full MCP server with tools
├── package.json           # Dependencies configured
├── tsconfig.json          # TypeScript config
├── .env.example           # Environment variables needed
├── Dockerfile             # Container-ready deployment
├── .dockerignore          # Docker build exclusions
└── README.md              # Usage instructions

2.运行生成的服务器

cd output/github-repo-manager
npm install
npm start

2b。或者使用Docker运行

cd output/github-repo-manager
docker build -t github-repo-manager .
docker run -i --env-file .env github-repo-manager

3.连接到克劳德桌面

mcpfactory config-add github-repo-manager
# → Automatically adds the server to Claude Desktop's config

就是这样——您的服务器现在可以作为Claude中的工具使用。

Web仪表板

MCP Factory包括一个内置的web仪表板，用于直观地管理您的服务器。

mcpfactory web
# → Opens at http://localhost:8000

仪表板功能：

Page	它的作用
家	统计概述——创建的服务器、模板、API、总体工具
创建	从浏览器生成具有实时反馈的服务器
API注册表	浏览所有11个支持的API，包括身份验证信息和免费层状态
配置	管理Claude Desktop集成——添加/删除服务器，导出配置

仪表板使用现代的glassmorphism UI，具有深色主题、渐变色调和流畅的动画。

# Custom host/port
mcpfactory web --host 0.0.0.0 --port 3000

特性

🧠 智能提示分析

5层LLM管道确保您的提示始终被理解：

层级	提供商	何时
1	奥拉玛（本地）	默认值--私人、免费、离线
2	开放人工智能	`--provider openai`
3	克劳德	`--provider claude`
4	关键字回退	如果所有LLM都不可用，则自动
5	默认模板	终极安全网

📦 8个内置模板

模板	用例	生成的工具
`file-reader`	读取、搜索和查看文件	`file_read`, `file_search`, `file_watch`
`database-connector`	查询PostgreSQL、MySQL、SQLite	`db_query`, `db_list_tables`, `db_describe`
`api-wrapper`	包裹任何REST API	`api_get`, `api_post`, `api_list`
`web-scraper`	抓取和解析web内容	`scrape_url`, `extract_links`, `parse_html`
`document-processor`	解析PDF、DOCX、Markdown	`doc_parse`, `doc_convert`, `doc_extract`
`auth-server`	OAuth2/JWT身份验证	`auth_login`, `auth_verify`, `auth_refresh`
`data-pipeline`	ETL：提取、转换、加载	`pipeline_extract`, `pipeline_transform`, `pipeline_load`
`notification-hub`	通过电子邮件、Slack、webhooks发送	`notify_send`, `notify_broadcast`, `notify_schedule`

🔌 11个具有自动设置功能的API

当提示提到支持的API时，MCP工厂自动生成 预构建、生产就绪的工具 --不是通用的包装。

API	Auth	环境变量	自由层	预构建工具
GitHub	Token	`GITHUB_TOKEN`	✅	`gh_list_repos`, `gh_create_issue`, `gh_get_pr`
Slack	机器人令牌	`SLACK_BOT_TOKEN`	✅	`slack_post`, `slack_list_channels`, `slack_reply`
开放人工智能	API密钥	`OPENAI_API_KEY`	❌	`openai_complete`, `openai_embed`
条纹	密钥	`STRIPE_SECRET_KEY`	✅ 测试	`stripe_create_charge`, `stripe_list_customers`
概念	集成	`NOTION_API_KEY`	✅	`notion_query_db`, `notion_create_page`
声破天	OAuth2	`SPOTIFY_CLIENT_ID`	✅	—
谷歌	API密钥	`GOOGLE_API_KEY`	✅ 有限公司
推特	持票人	`TWITTER_BEARER_TOKEN`	✅ 有限公司
Discord 的中文翻译是“不和谐”或“纷争”。	机器人令牌	`DISCORD_BOT_TOKEN`	✅	`discord_send`, `discord_list_channels`
线性	API密钥	`LINEAR_API_KEY`	✅	—
Jira	API代币	`JIRA_API_TOKEN`	✅	—

💬 交互模式

对于模糊的提示，MCP Factory会提出有针对性的后续问题：

mcpfactory create "build something for files" --interactive

# MCP Factory asks:
# 1. What file types? (code, documents, data files, all)
# 2. What operations? (read, write, search, all)
# → Generates a refined, specific server

✅ MCP最佳实践

每个生成的服务器都遵循 MCP官方最佳实践:

工具注释 — readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint
前缀命名 --一致的工具前缀(gh_, slack_, stripe_)
架构描述 --佐德 .describe() /Pydantic Field(description=...) 在每个参数上
可操作的错误 --错误包括出了什么问题+下一步该怎么办
分页 --列表操作支持 cursor / maxResults
通过env变量的秘密 --从不硬编码，总是从 .env

🔍 LLM代码审查

生成后，LLM会审查以下代码：

安全问题（硬编码秘密、注入风险）
MCP合规性（缺少注释、命名违规）
代码质量（错误处理、边缘情况）
性能（不必要的循环、缺少分页）

🌍 TypeScript和Python

mcpfactory create "..." --lang typescript  # default
mcpfactory create "..." --lang python

这两种语言具有相同的质量：正确的类型、错误处理和MCP合规性。

🔒 隐私第一

所有代码都保留在本地文件系统上
本地SQLite中的元数据(~/.mcpfactory/servers.db)
没有遥测，没有云，没有跟踪
使用Ollama进行100%离线私人发电

Claude桌面集成

MCP Factory可以自动为Claude Desktop配置服务器：

# Add a server to Claude Desktop
mcpfactory config-add my-server

# Remove a server
mcpfactory config-remove my-server

# Show current Claude config
mcpfactory config-show

# Export full configuration
mcpfactory config-export

这 config-add 命令：

查找您的Claude Desktop配置文件
使用正确的命令和参数添加服务器条目
您的服务器立即出现在Claude的工具列表中

CLI参考

COMMAND                        DESCRIPTION
─────────────────────────────────────────────────────────────
mcpfactory create <prompt>     Generate a new MCP server
  -n, --name                     Server name (auto-generated if omitted)
  -l, --lang                     typescript | python (default: typescript)
  -o, --output                   Output directory (default: ./output)
  -p, --provider                 LLM: ollama | openai | claude (default: ollama)
  -m, --model                    Model name (e.g., llama3, gpt-4)
  --interactive / --no-interactive  Follow-up questions for vague prompts

mcpfactory list-servers        List all generated servers
mcpfactory templates           Show available templates
mcpfactory supported-apis      Browse APIs with auth details
mcpfactory info <name>         Show details for a specific server
mcpfactory delete <name>       Delete a server

mcpfactory config-add <name>   Add server to Claude Desktop
mcpfactory config-remove <name> Remove server from Claude Desktop
mcpfactory config-show         Show Claude Desktop config
mcpfactory config-export       Export full configuration

mcpfactory web                 Launch web dashboard
  --host                         Bind address (default: 127.0.0.1)
  --port                         Port number (default: 8000)

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  User Input                      │
│         (CLI prompt or Web Dashboard)            │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
                       │
          ┌────────────▼────────────┐
          │  Interactive Refinement  │  ← Follow-up questions
          └────────────┬────────────┘
                       │
          ┌────────────▼────────────┐
          │   LLM Prompt Analyzer   │  ← Ollama / OpenAI / Claude
          │   (Keyword Fallback)    │  ← Offline safety net
          └────────────┬────────────┘
                       │
        ┌──────────────┼──────────────┐
        ▼              ▼              ▼
  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────┐
  │   API    │  │ Template │  │  LLM Tool    │
  │ Detector │  │ Matcher  │  │  Generator   │
  │ (11 APIs)│  │(8 templ) │  │              │
  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └──────┬───────┘
       │              │               │
       └──────────────┼───────────────┘
                      ▼
          ┌───────────────────────┐
          │    Code Generator     │
          │  ├─ Pre-built API tools│
          │  ├─ LLM-generated tools│
          │  └─ Template code      │
          └───────────┬───────────┘
                      │
          ┌───────────▼───────────┐
          │   Validator + Linter  │  ← Syntax + structure checks
          └───────────┬───────────┘
                      │
          ┌───────────▼───────────┐
          │   LLM Code Reviewer   │  ← Security, quality, MCP
          └───────────┬───────────┘
                      │
        ┌─────────────┼─────────────┐
        ▼             ▼             ▼
  ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐
  │  File    │ │  SQLite   │ │  Claude  │
  │  System  │ │  Storage  │ │  Config  │
  └──────────┘ └───────────┘ └──────────┘

发展

# Clone and install
git clone https://github.com/JatinTaori1904/mcp-factory.git
cd mcp-factory
pip install -e ".[dev,web]"

# Run all tests (142 tests)
pytest

# Run with verbose output
pytest -v

# Lint
ruff check .

项目结构

mcp-factory/
├── mcp_factory/
│   ├── cli/              # Typer CLI commands
│   ├── generator/        # Core engine (prompt analysis, code gen, review)
│   ├── storage/          # SQLite database layer
│   └── config/           # Claude Desktop config management
├── web/
│   ├── app.py            # FastAPI application
│   ├── templates/        # Jinja2 HTML templates
│   └── static/           # CSS with glassmorphism theme
├── tests/
│   └── test_generator.py # 142 tests across 21 test classes
├── pyproject.toml        # Build config (Hatchling)
└── README.md

贡献

欢迎投稿！以下是如何开始：

分叉存储库
创建要素分支： git checkout -b feature/my-feature
安装开发依赖项： pip install -e ".[dev,web]"
进行更改并添加测试
运行测试套件： pytest
提交拉取请求

许可证

麻省理工学院 --建造于 Jatin Taori

MCP服务器生成工具

使用说明

MCP工厂

目录

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安装

快速开始

1.创建您的第一台服务器

2.运行生成的服务器

2b。或者使用Docker运行

3.连接到克劳德桌面

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🧠 智能提示分析

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🔌 11个具有自动设置功能的API

💬 交互模式

✅ MCP最佳实践

🔍 LLM代码审查

🌍 TypeScript和Python

🔒 隐私第一

Claude桌面集成

CLI参考

建筑

发展

项目结构

贡献

许可证

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