Integrations
Enables running multiple MCP servers simultaneously in containerized environments with Docker Compose, with each server exposed on different ports for isolated testing and deployment.
Supports project setup through Git repository cloning, allowing version control of MCP server configurations and code.
Built on Python with specific version requirements (3.11+), leveraging Python's capabilities for implementing the various MCP servers.
MCP-Serverprojekt
Dieses Projekt umfasst mehrere MCP-Server für verschiedene Aufgaben wie Kundeninterviews, E2E-Tests und Go-Live-Prozesse. Jeder MCP-Server wird mithilfe des FastMCP-Frameworks implementiert.
Voraussetzungen
- Python 3.11 oder höher
uv
Paketmanager (wird anstelle vonpip
verwendet)
Aufstellen
- Klonen Sie das Repository:Copy
- Installieren Sie Abhängigkeiten mit
uv
:Copy
Ausführen des Projekts
Um einen bestimmten MCP-Server auszuführen, verwenden Sie den folgenden Befehl:
Ersetzen Sie <mcp_server_name>
durch den Namen des MCP-Servers, den Sie ausführen möchten. Verfügbare Optionen sind:
hello
customer_mcp
interview_mcp
go_live_mcp
testing_e2e_mcp
Beispiel
So führen Sie den customer_mcp
-Server aus:
Dadurch wird der customer_mcp
-Server gestartet und unter folgender Adresse zugänglich gemacht:
Ausführen mit Docker Compose
Mit Docker Compose können Sie alle MCP-Server gleichzeitig ausführen. Jeder Server wird auf einem anderen Port verfügbar gemacht.
Schritte zum Ausführen
- Erstellen und starten Sie alle Dienste:Copy
- Greifen Sie unter den folgenden URLs auf die MCP-Server zu:
hello-mcp
: http://127.0.0.1:8000/hallo-server/mcpcustomer-mcp
: http://127.0.0.1:8001/customer-mcp-server/mcpinterview-mcp
: http://127.0.0.1:8002/interview-mcp-server/mcpgo-live-mcp
: http://127.0.0.1:8003/go-live-mcp-server/mcptesting-e2e-mcp
: http://127.0.0.1:8004/testing-e2e-mcp-server/mcp
- Stoppen Sie alle Dienste:Copy
Hinweise
- Stellen Sie sicher, dass Docker und Docker Compose auf Ihrem System installiert sind.
- Jeder MCP-Server läuft in seinem eigenen Container und ist über seinen jeweiligen Port erreichbar.
Konfigurieren von MCP-Servern in VSCode
Um MCP-Server in VSCode zu konfigurieren, können Sie Ihrer Datei settings.json
im Abschnitt mcp.servers
Einträge hinzufügen. So können Sie MCP-Serverendpunkte für einen einfachen Zugriff definieren und verwalten.
Beispielkonfiguration
Um den hello-mcp-server
zu konfigurieren, fügen Sie Ihrer Datei settings.json
den folgenden Eintrag hinzu:
Anschließend können Sie auf das Hello-Server- hello
Tool zugreifen, indem Sie in Copilot Folgendes ausführen: #hello <something>
.
Schritte zum Hinzufügen einer Konfiguration
- Öffnen Sie Ihre VSCode-Datei „
settings.json
“. - Suchen oder erstellen Sie den Abschnitt
mcp.servers
. - Fügen Sie die Konfiguration für den gewünschten MCP-Server hinzu, wie im obigen Beispiel gezeigt.
Zugriff auf den Server
Nach der Konfiguration können Sie die definierte URL verwenden, um mit dem MCP-Server zu interagieren. Beispielsweise ist der hello-mcp-server
unter folgender Adresse erreichbar:
Dieses Setup stellt sicher, dass Sie MCP-Server problemlos direkt von VSCode aus verwalten und testen können.
Projektstruktur
main.py
: Einstiegspunkt zum Ausführen von MCP-Servern.customer_mcp.py
: Bewältigt Aufgaben im Zusammenhang mit Kundeninterviews.interview_mcp.py
: Verwaltet die Schritte des Kundeninterviews.go_live_mcp.py
: Behandelt Go-Live-Prozesse.testing_e2e_mcp.py
: Verwaltet E2E-Testaufgaben.hello.py
: Beispiel-MCP-Server zum Testen.
Hinweise
- Stellen Sie sicher, dass der
uv
Paketmanager richtig installiert und konfiguriert ist. - Verwenden Sie das Argument
--mcp
, um anzugeben, welcher MCP-Server ausgeführt werden soll.
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
Eine Sammlung von MCP-Servern, die mit dem FastMCP-Framework erstellt wurden und verschiedene Aufgaben wie Kundeninterviews, E2E-Tests und Go-Live-Prozesse übernehmen und eine nahtlose Integration mit GitHub Copilot über VSCode ermöglichen.
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