Skip to main content
Glama

MCP Доказательство концепции

Этот репозиторий содержит простой сервер Model Context Protocol (MCP), реализованный с помощью FastAPI . Цель состоит в том, чтобы предоставить данные о стаде через обнаруживаемый, версионный API, который может быть развернут в AWS Fargate.

Работает локально

  1. Установить зависимости:

    Путь к базе данных можно настроить через переменную среды DATABASE_PATH . Если не задано, по умолчанию используется mcp.db внутри рабочего каталога.

    pip install -r requirements.txt
  2. Заполнение базы данных SQLite:

    python -m app.seed
  3. Запустите API-сервер:

    uvicorn app.main:app --reload
  4. При вызове API выполните аутентификацию с помощью токена fake-super-secret-token .

Файл обнаружения MCP доступен по адресу model_context.yaml .

Related MCP server: MyAIServ MCP Server

Использование агента

Пакет agent предоставляется для взаимодействия с сервером MCP. После запуска сервера вы можете вывести список данных стада следующим образом:

python -m agent http://localhost:8000 --token fake-super-secret-token

Агент считывает model_context.yaml , чтобы обнаружить путь API, и возвращает ответ JSON с сервера. Для полной поддержки YAML установите необязательную зависимость PyYAML ; в противном случае используется ограниченный встроенный парсер.

Проведение тестов

pytest -q

Контейнер

Для запуска сервера в контейнере предоставляется Dockerfile . Сборка с помощью:

docker build -t mcp .

Терраформировать

Каталог terraform содержит минимальную конфигурацию, показывающую, как контейнер может быть развернут в AWS (например, Fargate). Он создает репозиторий ECR для образа.

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/DPoitrast/MCP'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server