** 注意：由于较小模型的内存问题，该项目已停止维护，这意味着我更倾向于使用独立的容器化服务器，而不是单体路由。代码仍在维护中，以便其他人仍想尝试这条路线。

模型上下文协议 (MCP) 服务器

一个实现模型上下文协议标准的模块化服务器，为 GitHub、GitLab、Google Maps、内存存储和 Puppeteer 网络自动化提供工具。

建筑学

MCP 服务器采用模块化架构，每个工具都作为单独的模块实现。服务器提供统一的网关，将请求路由到相应的工具。

Related MCP server: GitHub MCP Server

特征

• MCP 网关：所有遵循 MCP 标准的工具请求的统一端点

• MCP 清单：描述所有可用工具及其功能的端点

• 直接工具访问：每个工具都可以通过其自己的 API 端点直接访问

• 模块化设计：根据需要轻松添加或删除工具

附带的工具

1. GitHub 工具：与 GitHub 存储库、问题和搜索进行交互

2. GitLab 工具：与 GitLab 项目、问题和管道进行交互

3. Google 地图工具：地理编码、路线和地点搜索

4. 记忆工具：持久存储和检索数据

5. Puppeteer Tool ：截取屏幕截图、生成 PDF 以及从网站提取内容

入门

先决条件

• Python 3.8 或更高版本

• Node.js 14 或更高版本

• 基于 Red Hat 的 Linux 发行版（RHEL、CentOS、Fedora）或任何 Linux/macOS 系统

安装

1. 克隆此存储库：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git cd mcp-server

2. 安装 Python 依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 安装 Node.js 依赖项：

   npm install

4. 使用您的配置创建一个.env文件：

   SECRET_KEY=your-secret-key DEBUG=False # GitHub configuration GITHUB_TOKEN=your-github-token # GitLab configuration GITLAB_TOKEN=your-gitlab-token # Google Maps configuration GMAPS_API_KEY=your-google-maps-api-key # Memory configuration MEMORY_DB_URI=sqlite:///memory.db # Puppeteer configuration PUPPETEER_HEADLESS=true CHROME_PATH=/usr/bin/chromium-browser

5. 启动服务器：

   python app.py

容器化部署

您可以使用 Docker 或 Podman（Red Hat 的容器引擎）运行服务器。

Docker 部署

如果您已经安装了 Docker 和 docker-compose：

1. 构建 Docker 镜像：

   docker build -t mcp-server .

2. 运行容器：

   docker run -p 5000:5000 --env-file .env mcp-server

3. 或者，使用 docker-compose：

   创建docker-compose.yml文件：

   version: '3' services: mcp-server: build: . ports: - "5000:5000" volumes: - ./data:/app/data env_file: - .env restart: unless-stopped

   然后运行：

   docker-compose up -d

Podman 部署

对于使用 Podman 的基于 Red Hat 的系统（RHEL、CentOS、Fedora）：

1. 构建容器镜像：

   podman build -t mcp-server .

2. 运行容器：

   podman run -p 5000:5000 --env-file .env mcp-server

3. 如果您需要持久存储：

   mkdir -p ./data podman run -p 5000:5000 --env-file .env -v ./data:/app/data:Z mcp-server

   注意：: :Z后缀对于启用 SELinux 的系统很重要。

4. 使用 Podman Compose（如果已安装）：

   # Install podman-compose if needed pip install podman-compose # Use the same docker-compose.yml file as above podman-compose up -d

使用 MCP 服务器

MCP 网关

MCP 网关是使用 MCP 标准访问所有工具的主要端点。

端点： POST /mcp/gateway

请求格式：

回复格式：

MCP 清单

MCP 清单描述了所有可用的工具及其功能。

端点： GET /mcp/manifest

回复格式：

直接工具访问

每个工具也可以通过其自己的 API 端点直接访问：

• GitHub： /tool/github/...

• GitLab： /tool/gitlab/...

• 谷歌地图： /tool/gmaps/...

• 记忆： /tool/memory/...

• 木偶师： /tool/puppeteer/...

有关可用端点的详细信息，请参阅每个工具的 API 文档。

工具文档

GitHub 工具

GitHub 工具提供对存储库、问题和搜索的 GitHub API 的访问。

行动：

• listRepos ：列出用户或组织的存储库

• getRepo ：获取特定存储库的详细信息

• searchRepos ：搜索存储库

• getIssues ：获取存储库的问题

• createIssue ：在存储库中创建新问题

GitLab 工具

GitLab 工具提供对项目、问题和管道的 GitLab API 的访问。

行动：

• listProjects ：列出经过身份验证的用户可访问的所有项目

• getProject ：获取特定项目的详细信息

• searchProjects ：在 GitLab 上搜索项目

• getIssues ：获取项目问题

• createIssue ：在项目中创建新问题

• getPipelines ：获取项目的管道

谷歌地图工具

Google 地图工具提供对 Google 地图 API 的访问，以进行地理编码、路线和地点搜索。

行动：

• geocode ：将地址转换为地理坐标

• reverseGeocode ：将地理坐标转换为地址

• getDirections ：获取两个地点之间的路线

• searchPlaces ：使用 Google Places API 搜索地点

• getPlaceDetails ：获取特定地点的详细信息

记忆工具

内存工具提供了用于存储和检索数据的持久键值存储。

行动：

• get ：通过 key 获取内存项

• set ：创建或更新内存项

• delete ：按键删除内存项

• list ：列出所有内存项，并带有可选的过滤功能

• search ：按值搜索内存项

木偶工具

Puppeteer 工具提供网络自动化功能，可以截取屏幕截图、生成 PDF 以及从网站提取内容。

行动：

• screenshot ：截取网页截图

• pdf ：生成网页的 PDF

• extract ：从网页中提取内容

贡献

欢迎贡献！以下是扩展 MCP 服务器的方法：

添加新工具

1. 在tools目录中创建一个新文件，例如tools/newtool_tool.py

2. 按照与现有工具相同的模式实施该工具

3. 将该工具添加到app.py中的清单中

4. 在tools/__init__.py中注册工具的蓝图

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 标准规范的模型上下文协议

• Flask用于 Web 框架

• Puppeteer用于 Web 自动化