CopilotMCP

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.

Proyecto de servidor MCP

Este proyecto contiene varios servidores MCP para gestionar diversas tareas, como entrevistas con clientes, pruebas E2E y procesos de puesta en marcha. Cada servidor MCP se implementa mediante el framework FastMCP.

Prerrequisitos

  • Python 3.11 o superior
  • Gestor de paquetes uv (usado en lugar de pip )

Configuración

  1. Clonar el repositorio:
    git clone <repository-url> cd CopilotMCP
  2. Instalar dependencias usando uv :
    uv install

Ejecución del proyecto

Para ejecutar un servidor MCP específico, utilice el siguiente comando:

uv run main.py --mcp <mcp_server_name>

Reemplace <mcp_server_name> con el nombre del servidor MCP que desea ejecutar. Las opciones disponibles son:

  • hello
  • customer_mcp
  • interview_mcp
  • go_live_mcp
  • testing_e2e_mcp

Ejemplo

Para ejecutar el servidor customer_mcp :

uv run main.py --mcp customer_mcp

Esto iniciará el servidor customer_mcp y lo hará accesible en:

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

Ejecutar con Docker Compose

Puedes usar Docker Compose para ejecutar todos los servidores MCP simultáneamente. Cada servidor estará expuesto en un puerto diferente.

Pasos para correr

  1. Construir e iniciar todos los servicios:
    docker-compose up --build
  2. Acceda a los servidores MCP en las siguientes URL:
  3. Detener todos los servicios:
    docker-compose down

Notas

  • Asegúrese de que Docker y Docker Compose estén instalados en su sistema.
  • Cada servidor MCP se ejecuta en su propio contenedor y es accesible en su puerto respectivo.

Configuración de servidores MCP en VSCode

Para configurar servidores MCP en VSCode, puede agregar entradas a su archivo settings.json , en la sección mcp.servers . Esto le permite definir y administrar los puntos finales del servidor MCP para facilitar el acceso.

Ejemplo de configuración

Para configurar hello-mcp-server , agregue la siguiente entrada a su archivo settings.json :

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

Luego puedes acceder a la herramienta hello server hello ejecutando: #hello <something> en Copilot.

Pasos para agregar la configuración

  1. Abra su archivo settings.json de VSCode.
  2. Localice o cree la sección mcp.servers .
  3. Agregue la configuración para el servidor MCP deseado, como se muestra en el ejemplo anterior.

Accediendo al servidor

Una vez configurado, puede usar la URL definida para interactuar con el servidor MCP. Por ejemplo, se podrá acceder a hello-mcp-server en:

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

Esta configuración garantiza que pueda administrar y probar fácilmente servidores MCP directamente desde VSCode.

Estructura del proyecto

  • main.py : Punto de entrada para ejecutar servidores MCP.
  • customer_mcp.py : Maneja tareas relacionadas con la entrevista al cliente.
  • interview_mcp.py : Administra los pasos de la entrevista al cliente.
  • go_live_mcp.py : maneja los procesos de puesta en marcha.
  • testing_e2e_mcp.py : Administra las tareas de pruebas E2E.
  • hello.py : servidor MCP de ejemplo para pruebas.

Notas

  • Asegúrese de que el administrador de paquetes uv esté instalado y configurado correctamente.
  • Utilice el argumento --mcp para especificar qué servidor MCP ejecutar.
-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Una colección de servidores MCP creados con el marco FastMCP que manejan diversas tareas, incluidas entrevistas con clientes, pruebas E2E y procesos de puesta en marcha, lo que permite una integración perfecta con GitHub Copilot a través de VSCode.

  1. Prerrequisitos
    1. Configuración
      1. Ejecución del proyecto
        1. Ejemplo
      2. Ejecutar con Docker Compose
        1. Pasos para correr
        2. Notas
      3. Configuración de servidores MCP en VSCode
        1. Ejemplo de configuración
        2. Pasos para agregar la configuración
        3. Accediendo al servidor
      4. Estructura del proyecto
        1. Notas

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          ID: ev5endj4bc