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Glama

RustFS File Management MCP Server

by jk-hazel-996

FS MCP Server

基于FastMCP构建的文件上传/下载MCP服务,集成RustFS SDK实现AI自动调用文件存储和下载功能。

功能特性

  • 文件上传: 支持上传本地文件到RustFS存储服务

  • 文件下载: 支持从任意HTTP/HTTPS URL下载文件到本地

  • 异步处理: 基于asyncio的异步文件操作

  • 错误处理: 完善的错误处理和异常管理

  • 配置验证: 启动时验证必需的环境变量配置

安装

1. 克隆项目

git clone <repository-url> cd fs_mcp

2. 安装依赖

pip install -e .

或安装开发依赖:

pip install -e ".[dev]"

3. 配置环境变量

复制环境变量模板并配置:

cp .env.example .env

编辑 .env 文件:

# RustFS配置 FS_URL=https://your-rustfs-endpoint.com FS_AK=your-access-key FS_SK=your-secret-key # 可选配置 TIMEOUT=30

使用方法

启动服务

# 直接运行 python -m src.server # 或使用模块方式 python -m src

MCP工具

1. upload_file

上传本地文件到RustFS存储服务。

参数:

  • file_path (string): 本地文件的绝对路径

返回值:

{ "success": true, "filename": "example.txt", "size": 1024, "content_type": "text/plain", "access_url": "https://fs.example.com/files/example.txt", "file_id": "example.txt", "message": "文件 'example.txt' 上传成功" }

2. download_file

从指定URL下载文件到本地路径。

参数:

  • url (string): 要下载的文件URL

  • download_path (string): 本地保存路径

返回值:

{ "success": true, "url": "https://example.com/file.pdf", "file_path": "/path/to/save/file.pdf", "filename": "file.pdf", "size": 2048000, "content_type": "application/pdf", "message": "文件 'file.pdf' 下载成功" }

使用示例

文件上传示例

# 通过MCP客户端调用上传工具 result = await mcp_client.call_tool("upload_file", { "file_path": "/home/user/documents/report.pdf" })

文件下载示例

# 下载文件到指定目录 result = await mcp_client.call_tool("download_file", { "url": "https://example.com/data.csv", "download_path": "/home/user/downloads/" }) # 下载文件到指定路径 result = await mcp_client.call_tool("download_file", { "url": "https://example.com/image.png", "download_path": "/home/user/downloads/saved_image.png" })

错误处理

服务提供详细的错误信息:

常见错误类型

  • FileNotFoundError: 文件不存在

  • ValueError: 参数无效或URL格式错误

  • RuntimeError: 上传/下载操作失败

  • ConfigurationError: 环境变量配置错误

错误示例

# 文件不存在 try: await mcp_client.call_tool("upload_file", { "file_path": "/nonexistent/file.txt" }) except FileNotFoundError as e: print(f"错误: {e}") # URL无效 try: await mcp_client.call_tool("download_file", { "url": "invalid-url", "download_path": "/tmp/" }) except ValueError as e: print(f"错误: {e}")

开发

项目结构

fs_mcp/ ├── src/ │ ├── __init__.py # 包初始化 │ ├── __main__.py # 命令行入口 │ ├── server.py # MCP服务器主程序 │ ├── config.py # 配置管理 │ ├── rustfs_client.py # RustFS客户端 │ ├── upload_tool.py # 上传工具 │ ├── download_tool.py # 下载工具 │ ├── exceptions.py # 自定义异常 │ └── utils.py # 工具函数 ├── pyproject.toml # 项目配置 ├── .env.example # 环境变量模板 └── README.md # 项目文档

运行测试

# 安装开发依赖 pip install -e ".[dev]" # 运行测试 pytest

代码格式化

# 使用black格式化代码 black src/ # 使用ruff检查代码质量 ruff check src/

配置说明

必需环境变量

  • FS_URL: RustFS服务端点URL

  • FS_AK: RustFS访问密钥

  • FS_SK: RustFS密钥

可选环境变量

  • TIMEOUT: 请求超时时间(秒),默认30

RustFS API要求

本服务假设RustFS提供以下API端点:

  • POST /api/upload: 文件上传

  • GET /api/files/{file_id}: 获取文件信息

上传请求格式:

  • Method: POST

  • Content-Type: multipart/form-data

  • Headers: Authorization: Bearer {access_key}:{secret_key}

  • Files: file (文件内容)

  • Data: filename (文件名), size (文件大小)

许可证

MIT License

贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目。

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

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Enables AI to upload local files to RustFS storage service and download files from HTTP/HTTPS URLs to local paths. Built with FastMCP and RustFS SDK for seamless file operations through natural language.

  1. 功能特性
    1. 安装
      1. 1. 克隆项目
      2. 2. 安装依赖
      3. 3. 配置环境变量
    2. 使用方法
      1. 启动服务
      2. MCP工具
    3. 使用示例
      1. 文件上传示例
      2. 文件下载示例
    4. 错误处理
      1. 常见错误类型
      2. 错误示例
    5. 开发
      1. 项目结构
      2. 运行测试
      3. 代码格式化
    6. 配置说明
      1. 必需环境变量
      2. 可选环境变量
      3. RustFS API要求
    7. 许可证
      1. 贡献

        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/jk-hazel-996/RustFS_Simple_MCPServer'

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