mcp-server-collector MCP サーバー

インターネット経由で MCP サーバーを収集するために使用される MCP サーバー。

コンポーネント

リソース

まだリソースはありません。

プロンプト

まだプロンプトはありません。

ツール

サーバーは 3 つのツールを実装します。

• extract-mcp-servers-from-url: 指定された URL から MCP サーバーを抽出します。

  • 必須の文字列引数として「url」を受け取ります

• extract-mcp-servers-from-content: 指定されたコンテンツから MCP サーバーを抽出します。

  • 必須の文字列引数として「content」を受け取ります

• submit-mcp-server: mcp.so のような MCP サーバー ディレクトリに MCP サーバーを送信します。

  • 必須の文字列引数として「url」、オプションの文字列引数として「avatar_url」を取ります。

Related MCP server: MCP Server

構成

.env ファイルを設定する必要があります。

OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"

MCP_SERVER_SUBMIT_URL="https://mcp.so/api/submit-project"

クイックスタート

インストール

クロードデスクトップ

MacOS の場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

発達

建築と出版

配布用のパッケージを準備するには:

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

2. パッケージディストリビューションをビルドします。

uv build

これにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。

3. PyPI に公開:

uv publish

注: 環境変数またはコマンド フラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。

• トークン: --tokenまたはUV_PUBLISH_TOKEN

• またはユーザー名/パスワード: --username / UV_PUBLISH_USERNAMEおよび--password / UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。

次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory path-to/mcp-server-collector run mcp-server-collector

起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。

コミュニティ

• MCP サーバー Telegram

• MCP サーバー Discord

著者について

• イドウビ

• mcp.so