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Mnevis MCP Server

by mar-co-za
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Python
Local

Mnevis MCP 서버

⚠️ 이는 실험입니다.

가벼우며, 의존성이 없는 Python MCP 서버로, 단일 do_everything 도구를 제공합니다. MCP를 지원하는 모든 AI 에이전트는 이 서버를 사용하여 모든 언어 모델 작업을 로컬 OpenAI 호환 엔드포인트에 오프로드할 수 있습니다.

작동 방식

AI Agent
    │
    │  MCP stdio (JSON-RPC 2.0)
    ▼
mnevis  server.py
    │
    │  HTTP POST /v1/chat/completions
    ▼
Local LLM  (Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM, …)

에이전트가 prompt(와 선택적 system 명령)와 함께 do_everything 도구를 호출합니다.
서버는 표준 OpenAI 채팅 완료 API를 사용하여 요청을 로컬 LLM에 전달하고
모델의 응답을 에이전트에 반환합니다.

도구 설명은 모든 LLM이 스스로 추론하는 대신 모든 작업을 도구에 위임해야 한다는 것을
자동으로 이해하도록 작성되었습니다.

Related MCP server: MCP-123

요구 사항

  • Python 3.11+

  • 타사 패키지 불필요 — 표준 라이브러리만 사용(urllib, json, sys, os)

  • /v1/chat/completions 엔드포인트를 노출하는 실행 중인 로컬 LLM

설정

모든 설정은 시작 시 환경 변수에서 읽어옵니다:

변수

기본값

설명

MNEVIS_URL

http://localhost

로컬 LLM 서버의 기본 URL

MNEVIS_PORT

11434

LLM 서버가 수신 대기하는 포트

MNEVIS_MODEL

llama3

요청에 전달할 모델 이름

MNEVIS_API_KEY

(비어 있음)

선택적 API 키 (Bearer 토큰으로 전송)

MNEVIS_TIMEOUT

120

LLM HTTP 호출에 대한 요청 시간 초과(초)

MNEVIS_LOGLEVEL

INFO

서버 진단을 위한 로깅 수준 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)

예시

Ollama (기본 포트 11434):

MNEVIS_MODEL=llama3 python server.py

LM Studio (기본 포트 1234):

MNEVIS_URL=http://localhost MNEVIS_PORT=1234 MNEVIS_MODEL=lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct python server.py

API 키를 사용한 vLLM:

MNEVIS_URL=http://my-gpu-box MNEVIS_PORT=8000 MNEVIS_MODEL=mistral-7b MNEVIS_API_KEY=secret python server.py

서버 실행

서버는 stdio (JSON-RPC 2.0)를 통해 통신하므로, MCP 호스트에 의해
자식 프로세스로 생성됩니다 — 대부분의 경우 수동으로 실행하지 않습니다.

직접 테스트하려면:

python server.py

그런 다음 원시 JSON-RPC 메시지를 붙여넣습니다. 예:

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"0.0.1"}}}

MCP 호스트에 등록

mcp.json (작업 공간 또는 전역)에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "mnevis": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/mnevis-mcp/server.py"],
      "env": {
        "MNEVIS_URL":   "http://localhost",
        "MNEVIS_PORT":  "11434",
        "MNEVIS_MODEL": "llama3",
        "MNEVIS_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

VScode의 경우:

{
  "servers": {
    "mnevis": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/mnevis-mcp/server.py"],
      "env": {
        "MNEVIS_URL":   "http://localhost",
        "MNEVIS_PORT":  "11434",
        "MNEVIS_MODEL": "llama3",
        "MNEVIS_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

args 경로를 실제 시스템의 절대 경로로 바꾸세요.
로컬 LLM 설정에 맞게 MNEVIS_PORT / MNEVIS_MODEL을 설정하세요.

제공되는 도구

do_everything

인수

유형

필수

설명

prompt

string

✅

처리할 전체 작업, 질문 또는 대화

system

string

❌

로컬 LLM을 위한 선택적 시스템 / 페르소나 지시

도구 설명은 호출 에이전트에게 스스로 추론하는 대신 모든 작업을 여기로 보내도록 명시적으로 지시합니다.

health_check

인수

유형

필수

설명

(없음)

—

—

서버 버전, 설정된 모델 이름, URL/포트 및 요청 시간 초과가 포함된 짧은 상태 문자열을 반환합니다. 모니터링 또는 디버깅에 유용합니다.

요청 예시

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"health_check","arguments":{}}}

응답 예시

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "content": [{"type": "text", "text": "mnevis version 1.0.0 | model=llama3 | url=http://localhost:11434 | timeout=120s"}],
    "isError": false
  }
}

프로젝트 구조

mnevis-mcp/
├── server.py        # MCP server (single file, stdlib only)
├── pyproject.toml   # Project metadata
├── README.md        # This file
└── .gitignore

라이선스

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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