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security-
license-
qualityProvides a scalable, containerized infrastructure for deploying and managing Model Context Protocol servers with monitoring, high availability, and secure configurations.
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MCP-Konzeptnachweis
Dieses Repository enthält einen einfachen Model Context Protocol (MCP)-Server, der mit FastAPI implementiert wurde. Ziel ist die Bereitstellung von Herdendaten über eine auffindbare, versionierte API, die in AWS Fargate bereitgestellt werden kann.
Lokal ausführen
Installieren Sie Abhängigkeiten:
Der Datenbankpfad kann über die Umgebungsvariable
DATABASE_PATHkonfiguriert werden. Ist diese nicht gesetzt, wird standardmäßigmcp.dbim Arbeitsverzeichnis verwendet.pip install -r requirements.txtFühren Sie das Seeding der SQLite-Datenbank durch:
python -m app.seedStarten Sie den API-Server:
uvicorn app.main:app --reloadAuthentifizieren Sie sich beim Aufrufen der API mit dem Token
fake-super-secret-token.
Die MCP-Erkennungsdatei ist unter model_context.yaml verfügbar.
Verwenden des Agenten
Für die Interaktion mit dem MCP-Server steht ein agent zur Verfügung. Sobald der Server läuft, können Sie die Herdendaten wie folgt auflisten:
python -m agent http://localhost:8000 --token fake-super-secret-token
Der Agent liest model_context.yaml , um den API-Pfad zu ermitteln, und gibt die JSON-Antwort vom Server zurück. Für vollständige YAML-Unterstützung installieren Sie die optionale PyYAML Abhängigkeit; andernfalls wird ein eingeschränkter integrierter Parser verwendet.
Ausführen von Tests
pytest -q
Container
Um den Server in einem Container auszuführen, wird ein Dockerfile bereitgestellt. Build mit:
docker build -t mcp .
Terraform
Das terraform -Verzeichnis enthält eine minimale Konfiguration, die zeigt, wie der Container in AWS (z. B. Fargate) bereitgestellt werden kann. Es erstellt ein ECR-Repository für das Image.
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Ein FastAPI-basierter Model Context Protocol-Server, der Herdendaten über eine erkennbare API mit lokalen und containerisierten Bereitstellungsoptionen verfügbar macht.
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