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模型上下文协议 npm 版本许可证：MIT

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介绍

MCP Advisor 是一项发现和推荐服务，可帮助 AI 助手使用自然语言查询探索模型上下文协议 (MCP) 服务器。它使用户能够更轻松地找到并使用适合特定任务的 MCP 工具。

Related MCP server: MCPfinder Server

特征

自然语言搜索：使用对话查询查找 MCP 服务
丰富的元数据：获取有关每项服务的详细信息
实时更新：始终与最新的 MCP 服务同步
轻松集成：任何兼容 MCP 的 AI 助手均可轻松配置
混合搜索引擎：结合矢量搜索和文本匹配的高级搜索功能
多提供商支持：支持多个搜索提供商并行执行

文档导航

安装指南- 详细的安装和配置说明
用户指南- 如何使用 MCP Advisor
架构文档- 系统架构细节
技术细节- 高级技术特性
开发者指南- 开发环境搭建及代码贡献
最佳实践——贡献者的编码标准和最佳实践
故障排除- 常见问题和解决方案
搜索提供商- 搜索提供商详情
API 参考- API 文档
路线图- 未来发展计划
贡献指南- 如何贡献代码

快速入门

安装

最快的方式是通过 MCP 配置集成 MCP Advisor：

{ "mcpServers": { "mcpadvisor": { "command": "npx", "args": ["-y", "@xiaohui-wang/mcpadvisor"] } } }

将此配置添加到您的 AI 助手的 MCP 设置文件中：

MacOS/Linux： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows： %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

更多安装方法请参见安装指南。

演示

开发者指南

架构概述

MCP Advisor 采用模块化架构，具有明确的关注点分离和函数式编程原则：

graph TD Client["Client Application"] --> |"MCP Protocol"| Transport["Transport Layer"] subgraph "MCP Advisor Server" Transport --> |"Request"| SearchService["Search Service"] SearchService --> |"Query"| Providers["Search Providers"] subgraph "Search Providers" Providers --> MeilisearchProvider["Meilisearch Provider"] Providers --> GetMcpProvider["GetMCP Provider"] Providers --> CompassProvider["Compass Provider"] Providers --> OfflineProvider["Offline Provider"] end OfflineProvider --> |"Hybrid Search"| HybridSearch["Hybrid Search Engine"] HybridSearch --> TextMatching["Text Matching"] HybridSearch --> VectorSearch["Vector Search"] SearchService --> |"Merge & Filter"| ResultProcessor["Result Processor"] SearchService --> Logger["Logging System"] end

核心组件

搜索服务层
- 统一搜索界面和提供商聚合
- 支持多个搜索提供商并行执行
- 可配置的搜索选项（限制、最小相似度）
搜索提供商
- Meilisearch 提供商：使用 Meilisearch 进行矢量搜索
- GetMCP 提供程序：从 GetMCP 注册表中搜索 API
- Compass Provider ：从 Compass 注册表中搜索 API
- 离线提供商：结合文本和向量的混合搜索
混合搜索策略
- 文本匹配与向量搜索的智能结合
- 可配置的重量平衡
- 智能自适应过滤机制
传输层
- Stdio（CLI 默认）
- SSE（Web 集成）
- REST API 端点

有关更详细的架构文档，请参阅ARCHITECTURE.md 。

技术亮点

高级搜索技术

向量归一化
- 所有向量均标准化为单位长度（幅度 = 1）
- 确保一致的余弦相似度计算
- 通过关注方向而不是幅度来提高搜索精度
并行搜索执行
- 向量搜索和文本搜索并行运行
- 利用 Promise.all 实现最佳性能
- 如果任一搜索失败，则启用回退机制
加权结果合并
- 向量和文本结果之间的可配置权重
- 默认值：向量相似度（70%），文本匹配（30%）

错误处理和日志系统

MCP Advisor 实现了强大的错误处理和日志系统：

上下文错误格式
- 标准化错误对象丰富
- 堆栈跟踪保存和格式化
- 错误类型分类和标准化
优雅降级
- 多提供商回退策略
- 部分结果处理
- 严重故障的默认响应

有关更多技术细节，请参阅TECHNICAL_DETAILS.md 。

开发人员快速入门

开发环境设置

克隆存储库
安装依赖项：
npm install
配置环境变量（参见INSTALLATION.md ）

图书馆使用情况

import { SearchService } from '@xiaohui-wang/mcpadvisor'; // Initialize search service const searchService = new SearchService(); // Search for MCP servers const results = await searchService.search('vector database integration'); console.log(results);

交通选择

MCP Advisor 支持多种传输方式：

Stdio Transport （默认）- 适用于命令行工具
SSE Transport - 适用于 Web 集成
REST 传输- 提供 REST API 端点

有关更多开发详细信息，请参阅DEVELOPER_GUIDE.md 。

贡献指南

遵循提交消息约定：
- 使用小写类型（feat、fix、docs 等）
- 用句子格式写描述性信息
确保代码质量：
- 运行测试： npm test
- 检查类型： npm run type-check
- Lint 代码： npm run lint

有关详细的贡献指南，请参阅CONTRIBUTING.md 。

使用示例

示例查询

以下是一些可以与 MCP Advisor 一起使用的示例查询：

"Find MCP servers for natural language processing" "MCP servers for financial data analysis" "E-commerce recommendation engine MCP servers" "MCP servers with image recognition capabilities" "Weather data processing MCP servers" "Document summarization MCP servers"

示例响应

[ { "title": "NLP Toolkit", "description": "Comprehensive natural language processing toolkit with sentiment analysis, entity recognition, and text summarization capabilities.", "github_url": "https://github.com/example/nlp-toolkit", "similarity": 0.92 }, { "title": "Text Processor", "description": "Efficient text processing MCP server with multi-language support.", "github_url": "https://github.com/example/text-processor", "similarity": 0.85 } ]

有关更多示例，请参阅EXAMPLES.md 。

故障排除

常见问题

连接被拒绝
- 确保服务器在指定端口上运行
- 检查防火墙设置
未返回结果
- 尝试更通用的查询
- 检查注册表 API 的网络连接
性能问题
- 考虑添加更具体的搜索词
- 检查服务器资源（CPU/内存）

有关更多故障排除信息，请参阅TROUBLESHOOTING.md 。

搜索提供商

MCP Advisor 支持多个可同时使用的搜索提供程序：

Compass Search Provider ：使用 Compass API 检索 MCP 服务器信息
GetMCP 搜索提供程序：使用 GetMCP API 和向量搜索进行语义匹配
Meilisearch Search Provider ：使用 Meilisearch 进行快速、容错的文本搜索

有关搜索提供程序的详细信息，请参阅SEARCH_PROVIDERS.md 。

API 文档

有关详细的 API 文档，请参阅API_REFERENCE.md 。

路线图

MCP Advisor 正在从一个简单的推荐系统发展成为一个智能代理编排平台。我们的愿景是创建一个不仅能推荐合适的 MCP 服务器，还能从交互中学习，并帮助代理动态规划和执行复杂任务的系统。

gantt title MCP Advisor Evolution Roadmap dateFormat YYYY-MM-DD axisFormat %Y-%m section Foundation Enhanced Search & Recommendation ✓ :done, 2025-01-01, 90d Hybrid Search Engine ✓ :done, 2025-01-01, 90d Provider Priority System ✓ :done, 2025-04-01, 60d section Intelligence Layer Feedback Collection System :active, 2025-04-01, 90d Agent Interaction Analytics :2025-07-01, 120d Usage Pattern Recognition :2025-07-01, 90d section Learning Systems Reinforcement Learning Framework :2025-10-01, 180d Contextual Bandit Implementation :2025-10-01, 120d Multi-Agent Reward Modeling :2026-01-01, 90d section Advanced Features Task Decomposition Engine :2026-01-01, 120d Dynamic Planning System :2026-04-01, 150d Adaptive MCP Orchestration :2026-04-01, 120d section Ecosystem Developer SDK & API :2026-07-01, 90d Custom MCP Training Tools :2026-07-01, 120d Enterprise Integration Framework :2026-10-01, 150d

主要发展阶段

推荐能力优化（2025年Q2-Q3）
- 接受用户反馈
- 优化推荐效果
- 引入更多指数

有关详细路线图，请参阅ROADMAP.md 。

测试

使用检查器进行测试：

npx @modelcontextprotocol/inspector

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。

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