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Mnevis MCP Server

by mar-co-za
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Python
Local

Mnevis MCP 服务器

⚠️ 这是一个实验性项目。

一个轻量级、零依赖的 Python MCP 服务器，仅暴露一个 do_everything 工具。 任何支持 MCP 的 AI 代理都可以使用它将所有语言模型工作卸载到 本地兼容 OpenAI 的端点。

工作原理

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

代理调用 do_everything 工具，传入 prompt（以及可选的 system 指令）。
服务器使用标准的 OpenAI 聊天补全 API 将请求转发给本地 LLM，
并将模型的响应返回给代理。

该工具的描述措辞使得任何 LLM 都能自动理解它应该将所有任务委托给该工具，而不是自行推理。

Related MCP server: MCP-123

系统要求

  • Python 3.11+

  • 无需第三方包——仅使用标准库（urllib、json、sys、os）

  • 一个运行中的本地 LLM，暴露了 /v1/chat/completions 端点

配置

所有设置均在启动时从环境变量中读取：

变量

默认值

描述

MNEVIS_URL

http://localhost

本地 LLM 服务器的基本 URL

MNEVIS_PORT

11434

LLM 服务器监听的端口

MNEVIS_MODEL

llama3

请求中传递的模型名称

MNEVIS_API_KEY

(空)

可选的 API 密钥（作为 Bearer 令牌发送）

MNEVIS_TIMEOUT

120

LLM HTTP 调用的请求超时时间（秒）

MNEVIS_LOGLEVEL

INFO

服务器诊断的日志级别（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR）

示例

Ollama（默认端口 11434）：

MNEVIS_MODEL=llama3 python server.py

LM Studio（默认端口 1234）：

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

带 API 密钥的 vLLM：

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

运行服务器

服务器通过 stdio（JSON-RPC 2.0）进行通信，因此它作为子进程由 MCP 主机启动——在大多数情况下您无需手动运行它。

要直接测试：

python server.py

然后粘贴一条原始的 JSON-RPC 消息，例如：

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

注册到 MCP 主机

添加到您的 mcp.json（工作区或全局）：

{
  "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": ""
      }
    }
  }
}

对于 VScode：

{
  "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": ""
      }
    }
  }
}

将 args 路径替换为您机器上的实际绝对路径。
设置 MNEVIS_PORT / MNEVIS_MODEL 以匹配您的本地 LLM 配置。

暴露的工具

do_everything

参数

类型

必需

描述

prompt

字符串

✅

要处理的完整任务、问题或对话

system

字符串

❌

本地 LLM 的可选系统/角色指令

该工具的描述明确指示调用代理将所有任务发送到这里，而不是自行推理。

health_check

参数

类型

必需

描述

(无)

—

—

返回一个简短的状态字符串，包含服务器版本、配置的模型名称、URL/端口和请求超时时间。适用于监控或调试。

示例请求

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

示例响应

{
  "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
  }
}

项目结构

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

许可证

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

Resources

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