AI导哈

MCP服务命令行工具

一个将MCP（Model Context Protocol）服务器暴露为本地命令行工具的工具，旨在为AI代理提供轻量级、可发现的外部系统交互方式。

  • by PabloZaiden
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 PabloZaiden/my-cli-prettier

使用说明

我的cli更漂亮

一个CLI工具，将MCP（模型上下文协议）服务器作为本地命令行工具公开。

为什么？

MCP服务器允许AI代理与外部系统交互，但将许多服务器加载到代理的上下文中会降低性能。此工具提供了一种不同的方法：

  • 可发现的：代理可以通过以下方式探索可用的服务器和工具 --help
  • 轻量级：只加载您调用的工具，而不是整个MCP生态系统
  • 熟悉的：任何代理（或人类）都可以使用的标准CLI界面

快速开始

# Clone and install
git clone https://github.com/pablozaiden/my-cli-prettier.git
cd my-cli-prettier
bun install

# Initialize config with example servers
bun start -- config --action init

# List available servers
bun start -- server list

# Explore a server's tools
bun start -- everything help

# Call a tool
bun start -- everything echo --message "Hello MCP!"

安装

先决条件

从源代码运行

bun install
bun start -- <command>

编译为二进制

npm run compile
./out/mcp <command>

配置

配置存储在 ~/.my-cli-prettier/config.json:

{
  "servers": {
    "memory": {
      "transport": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
      "description": "Simple key-value memory store"
    },
    "fetch": {
      "transport": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-fetch"],
      "description": "Fetch and convert web content"
    }
  },
  "settings": {
    "cacheEnabled": true,
    "cacheTtlMs": 14400000
  }
}

服务器类型

Stdio服务器 -本地流程：

{
  "transport": "stdio",
  "command": "bunx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
  "env": { "API_KEY": "$MY_API_KEY" },
  "description": "Optional description",
  "enabled": true
}

HTTP服务器 -远程端点：

{
  "transport": "http",
  "url": "https://example.com/mcp",
  "headers": { "Authorization": "Bearer $TOKEN" },
  "description": "Optional description"
}

格式中的环境变量 $VAR_NAME 自动解决。

用法

管理服务器

# List enabled servers
mcp server list

# List all servers including disabled
mcp server list --all

# Add a stdio-based server (local process)
mcp server add stdio --name memory --command bunx --args "-y @modelcontextprotocol/server-memory" --description "Memory store"

# Add an HTTP-based server (remote endpoint)
mcp server add http --name api --url "https://api.example.com/mcp" --description "Remote API"

# Disable a server (keeps configuration)
mcp server disable --name memory

# Enable a server
mcp server enable --name memory
# Remove a server completely
mcp server remove --name memory

# Open config file in your editor
mcp server edit

输出 server list:

Enabled servers: 5

✓ memory - Simple key-value memory store
  stdio: bunx -y @modelcontextprotocol/server-memory
✓ filesystem - File system operations
  stdio: bunx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users/me
✓ everything - Demo server with sample tools for testing
  stdio: bunx -y @modelcontextprotocol/server-everything
✓ fetch - Fetch and convert web content for LLM usage
  stdio: bunx -y @modelcontextprotocol/server-fetch
✓ time - Time and timezone conversion capabilities
  stdio: bunx -y @anthropic-ai/server-time

使用 --json 用于机器可读输出。

探索服务器工具

mcp <server> help

例子：

mcp everything help

调用工具

mcp <server> <tool> [options]

示例：

# Echo a message
mcp everything echo --message "Hello!"

# Sum two numbers
mcp everything get-sum --a 10 --b 20
# List files
mcp filesystem list_directory --path "/Users/me/projects"

# Fetch a web page
mcp fetch fetch --url "https://example.com"

# Get current time
mcp time get_current_time

获取工具帮助

mcp <server> <tool> help

管理配置

# Show current config
mcp config

# Initialize example config
mcp server init

# Clear tool cache
mcp config --action cache-clear

缓存

默认情况下，工具定义缓存4小时，以避免每次命令都重新连接到服务器。缓存存储在 ~/.my-cli-prettier/cache/.

要从服务器刷新工具，请清除缓存：

mcp config --action cache-clear

示例服务器

默认配置包括这些服务器（所有服务器仅与 bunx):

服务器 描述
memory 知识图谱/键值存储
filesystem 文件系统操作
everything 带有13个示例工具的演示服务器
fetch Web内容获取和转换
time 时间和时区转换

对于AI代理

该工具旨在让AI代理轻松发现：

# Agent discovers available servers
mcp server list

# Agent explores a server
mcp filesystem help

# Agent gets help on a specific tool
mcp filesystem read_text_file help

# Agent calls the tool
mcp filesystem read_text_file --path "/path/to/file.txt"

默认情况下，返回数据时所有输出都是JSON，这使得以编程方式解析变得容易。

构建于

许可证

麻省理工学院

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