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Glama

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 von pip verwendet)

Related MCP server: FastMCP Boilerplate

Aufstellen

  1. Klonen Sie das Repository:

    git clone <repository-url> cd CopilotMCP
  2. Installieren Sie Abhängigkeiten mit uv :

    uv install

Ausführen des Projekts

Um einen bestimmten MCP-Server auszuführen, verwenden Sie den folgenden Befehl:

uv run main.py --mcp <mcp_server_name>

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:

uv run main.py --mcp customer_mcp

Dadurch wird der customer_mcp -Server gestartet und unter folgender Adresse zugänglich gemacht:

http://127.0.0.1:8000/customer-mcp-server/mcp

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

  1. Erstellen und starten Sie alle Dienste:

    docker-compose up --build
  2. Greifen Sie unter den folgenden URLs auf die MCP-Server zu:

  3. Stoppen Sie alle Dienste:

    docker-compose down

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:

"hello-mcp-server": { "url": "http://127.0.0.1:8000/hello-server/mcp/http", "type": "http" }

Anschließend können Sie auf das Hello-Server- hello Tool zugreifen, indem Sie in Copilot Folgendes ausführen: #hello <something> .

Schritte zum Hinzufügen einer Konfiguration

  1. Öffnen Sie Ihre VSCode-Datei „ settings.json “.

  2. Suchen oder erstellen Sie den Abschnitt mcp.servers .

  3. 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:

http://127.0.0.1:8000/hello-server/mcp/http

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.

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/mehrshadshams/CopilotMCP'

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