使用说明
基本能力
产品定位
模型上下文协议(MCP)服务器集合为大型语言模型(LLMs)提供安全、受控的工具和数据源访问,展示了MCP的多功能性和可扩展性。
核心功能
- 提供多种参考实现服务器,涵盖AWS知识库检索、Brave搜索、AI图像生成、文件系统操作、Git/GitHub/GitLab管理、Google Drive/地图服务、PostgreSQL/Redis数据库交互等
- 支持社区构建的第三方服务器,覆盖更广泛的领域和应用场景
- 提供创建自定义MCP服务器的框架和资源
适用场景
- 为LLMs扩展工具和数据访问能力
- 构建基于MCP的AI代理和工作流
- 开发自定义的MCP服务器以满足特定需求
工具列表
- AWS KB Retrieval: 使用Bedrock Agent Runtime从AWS知识库检索
- Brave Search: 使用Brave搜索API进行网页和本地搜索
- EverArt: 使用各种模型生成AI图像
- Filesystem: 具有可配置访问控制的安全文件操作
- Git/GitHub/GitLab: 仓库管理、文件操作和API集成
- Google Drive/Maps: 文件访问和搜索能力,位置服务
- PostgreSQL/Redis: 数据库交互和查询
- Puppeteer: 浏览器自动化和网页抓取
使用教程
使用依赖
安装Node.js和Python环境:
# Node.js
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash
nvm install --lts
# Python
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
安装教程
使用npx或pip安装服务器:
# Typescript服务器
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
# Python服务器
uvx mcp-server-git
# 或
pip install mcp-server-git
python -m mcp_server_git
调试方式
检查服务器运行状态:
# 查看进程
ps aux | grep mcp
# 检查日志
journalctl -u mcp-server -f