MCP Recommender

# MCP 推荐器 一个智能的 MCP（模型上下文协议）服务器，基于您的开发需求提供其他 MCP 服务器的智能推荐。 ## 项目简介 MCP 推荐器是一个专门为开发者设计的智能推荐系统，它能够根据您的自然语言描述，从庞大的 MCP 服务器数据库中找到最适合您需求的服务器。无论您是在寻找数据库操作工具、文件管理服务，还是 API 集成解决方案，MCP 推荐器都能为您提供精准的建议。 ### 核心特性 - 🔍 **智能搜索**: 使用自然语言查询找到相关的 MCP 服务器 - 📊 **丰富数据库**: 包含 874+ 个精心整理的 MCP 服务器，涵盖 36+ 个分类 - 🎯 **智能匹配**: 先进的评分算法确保推荐结果的相关性 - 🏷️ **分类过滤**: 支持按特定分类和编程语言进行过滤 - 🚀 **简易集成**: 使用 uv 包管理器轻松安装和部署 - 🔧 **多种接口**: 支持命令行界面和 MCP 客户端集成 - 🛠️ **现代工具链**: 完全支持 uv 工作流，解决了所有 asyncio 冲突问题 ### 支持的分类 推荐器涵盖 36+ 个分类，包括： - **开发工具** (120+ 个服务器) - **数据库** (79+ 个服务器) - **搜索与数据提取** (69+ 个服务器) - **云平台** (39+ 个服务器) - **安全** (39+ 个服务器) - **通信** (36+ 个服务器) - **浏览器自动化** (23+ 个服务器) - **知识与记忆** (22+ 个服务器) - 以及更多... ## 部署指南 ### 环境要求 - Python 3.10 或更高版本 - uv 包管理器（推荐）或 pip ### 方式一：使用 uv（推荐） ```bash # 1. 克隆项目 git clone https://github.com/mcp-team/mcp-recommender.git cd mcp-recommender # 2. 使用 uv 安装依赖 uv sync # 3. 测试安装 uv run -m mcp_recommender --test ``` ### 方式二：使用 pip ```bash # 1. 克隆项目 git clone https://github.com/mcp-team/mcp-recommender.git cd mcp-recommender # 2. 创建虚拟环境（可选但推荐） python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac # 或 venv\Scripts\activate # Windows # 3. 安装依赖 pip install -e . # 4. 测试安装 python -m mcp_recommender --test ``` ### 方式三：从 PyPI 安装 ```bash # 直接安装（当包发布到 PyPI 后） pip install mcp-recommender # 测试安装 python -m mcp_recommender --test ``` ### 验证安装 成功安装后，您应该看到类似以下的输出： ``` MCP推荐器测试模式 已加载 874 个MCP服务器 支持的功能: - recommend: 根据关键词推荐MCP服务器 - list_categories: 列出所有分类 - get_functional_keywords: 获取功能关键词 分类统计 (共36个分类): Developer Tools: 120个 Other Tools and Integrations: 120个 Finance & Fintech: 99个 ... 测试完成！ ``` ## 使用示例 ### 命令行使用 #### 1. 测试模式 ```bash # 验证安装并查看示例推荐 uv run -m mcp_recommender --test ``` #### 2. 服务器模式 ```bash # 启动 MCP 服务器 uv run -m mcp_recommender --server ``` #### 3. 调试模式 ```bash # 获取详细的诊断信息 uv run -m mcp_recommender --debug ``` ### MCP 客户端集成 #### Claude Desktop 配置 在 Claude Desktop 的配置文件中添加以下配置： ```json { "mcpServers": { "mcp-recommender": { "isActive": true, "name": "mcp-recommender", "type": "stdio", "command": "uv", "args": [ "--directory", "C:/Users/你的用户名/Desktop/MCP-3/mcp-recommender", "run", "-m", "mcp_recommender" ] } } } ``` #### 其他 MCP 客户端配置 ```json { "servers": { "mcp-recommender": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/mcp-recommender", "run", "-m", "mcp_recommender" ], "env": { "PYTHONIOENCODING": "utf-8" } } } } ``` ### 可用工具 集成后，您可以在 MCP 客户端中使用以下工具： #### `recommend_mcp` - 获取智能推荐 根据您的需求获取 MCP 服务器推荐。 **参数：** - `query` (字符串): 描述您需要的功能 - `limit` (整数，可选): 最大推荐数量（默认：5） - `category` (字符串，可选): 按特定分类过滤 - `language` (字符串，可选): 按编程语言过滤 **使用示例：** ```javascript // 基础搜索 recommend_mcp("数据库操作") // 指定数量和分类 recommend_mcp("SQLite 数据库操作", 3, "Databases") // 按编程语言过滤 recommend_mcp("网页抓取", 5, null, "Python") // 复杂查询 recommend_mcp("需要一个能够处理 JSON 数据并提供 REST API 的工具") ``` **返回示例：** ``` ### Top 3 MCP Recommendations for 'SQLite 数据库操作': **1. modelcontextprotocol/server-sqlite** * **Category:** Databases * **Description:** SQLite database operations with built-in analysis features * **GitHub:** [https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sqlite](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sqlite) * **Relevance Score:** 25 **2. FreePeak/db-mcp-server** * **Category:** Databases * **Description:** performance multi-database MCP server built with Golang * **GitHub:** [https://github.com/FreePeak/db-mcp-server](https://github.com/FreePeak/db-mcp-server) * **Relevance Score:** 18 ``` #### `list_categories` - 列出所有分类 获取所有可用的 MCP 分类及其服务器数量。 **使用示例：** ```javascript list_categories() ``` **返回示例：** ``` ### Available MCP Categories: 1. **Developer Tools** (120 MCPs) 2. **Other Tools and Integrations** (120 MCPs) 3. **Finance & Fintech** (99 MCPs) 4. **Databases** (79 MCPs) 5. **Search & Data Extraction** (69 MCPs) ... **Total:** 874 MCPs across 36 categories ``` #### `get_functional_keywords` - 获取功能关键词 查看可用的功能关键词映射，帮助您获得更好的搜索结果。 **使用示例：** ```javascript get_functional_keywords() ``` **返回示例：** ``` ### Functional Keywords Mapping: Use these terms in your queries for better results: **Database Operations:** - Keywords: sql, database, query, sqlite, mysql, postgresql, mongodb (and 8 more) **File Management:** - Keywords: file, directory, filesystem, upload, download, storage (and 5 more) **Web Services:** - Keywords: api, rest, http, web, service, endpoint (and 7 more) ``` ### 实际使用场景 #### 场景 1: 寻找数据库解决方案 ```javascript // 查询 recommend_mcp("我需要一个支持 PostgreSQL 的数据库管理工具", 5, "Databases") // 可能的推荐结果包括： // - PostgreSQL MCP servers // - 通用数据库管理工具 // - 数据库迁移工具 ``` #### 场景 2: 文件处理需求 ```javascript // 查询 recommend_mcp("批量处理 CSV 文件并转换为 JSON", 3) // 可能的推荐结果包括： // - 文件转换工具 // - CSV 处理服务器 // - 数据格式转换工具 ``` #### 场景 3: API 集成 ```javascript // 查询 recommend_mcp("需要调用第三方 REST API 并处理响应", 5, null, "Python") // 可能的推荐结果包括： // - HTTP 客户端工具 // - API 集成服务器 // - 网络请求处理工具 ``` #### 场景 4: 开发工具 ```javascript // 查询 recommend_mcp("代码格式化和静态分析工具") // 可能的推荐结果包括： // - 代码质量检查工具 // - 格式化服务器 // - 静态分析工具 ``` ## 开发指南 ### 开发环境设置 ```bash # 1. 克隆项目 git clone https://github.com/mcp-team/mcp-recommender.git cd mcp-recommender # 2. 安装开发依赖 uv sync --dev # 3. 运行测试 uv run pytest # 4. 构建包 uv build ``` ### 项目结构 ``` mcp-recommender/ ├── mcp_recommender/ # 主包 │ ├── __init__.py │ ├── __main__.py # CLI 入口点 │ ├── server.py # MCP 服务器实现 │ └── data/ # MCP 数据库和关键词 │ ├── mcp_database.json │ └── functional_keywords.json ├── scripts/ # 构建和发布脚本 │ ├── build.py │ └── prepare_release.py ├── tests/ # 测试套件 ├── LICENSE # MIT 许可证 ├── README.md # 英文文档 ├── README-zh.md # 中文文档（本文件） └── pyproject.toml # 包配置 ``` ### 构建和发布 ```bash # 构建包 python scripts/build.py # 检查发布准备 python scripts/prepare_release.py # 发布到 PyPI uv publish ``` ## 故障排除 ### 常见问题 #### 1. BufferedWriter 属性错误 **错误**: `'_io.BufferedWriter' object has no attribute 'buffer'` **解决方案**: 这个问题已经在最新版本中修复。确保使用最新的代码。 #### 2. AsyncIO 冲突 **错误**: `Already running asyncio in this thread` **解决方案**: 已修复。服务器会自动检测现有事件循环并适配。 #### 3. 编码问题 **错误**: 字符编码相关错误 **解决方案**: ```bash # Windows 环境 set PYTHONIOENCODING=utf-8 # PowerShell $env:PYTHONIOENCODING="utf-8" ``` #### 4. 导入错误 **错误**: 模块导入失败 **解决方案**: ```bash # 重新安装依赖 uv sync # 或手动安装 pip install mcp fastmcp ``` ### 获取帮助 - 📖 [项目文档](https://github.com/mcp-team/mcp-recommender#readme) - 🐛 [问题反馈](https://github.com/mcp-team/mcp-recommender/issues) - 💬 [讨论区](https://github.com/mcp-team/mcp-recommender/discussions) ## 贡献指南 我们欢迎社区贡献！请遵循以下步骤： 1. Fork 项目仓库 2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`) 5. 开启 Pull Request ## 许可证 本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 致谢 - 基于 [FastMCP](https://github.com/jlowin/fastmcp) 框架构建 - MCP 数据库来源于优秀的 MCP 社区 - 由 [模型上下文协议](https://modelcontextprotocol.io/) 驱动 --- 由 MCP 社区用 ❤️ 制作