Skip to main content
Glama
myra-1106

Kelivo File Maker MCP

by myra-1106

Kelivo File Maker MCP

给 Kelivo 使用的远程 MCP 文件生成器。模型写完代码后,可以直接生成 .txt.html 或其他文本文件,并返回 HTTPS 下载链接。

已包含的工具

  • create_txt(filename, content):生成 TXT

  • create_html(filename, content):生成 HTML

  • create_pair(filename, content):用同一份源码同时生成 TXT + HTML

  • create_file(filename, content):生成 txt/html/htm/md/css/js/json/xml/csv/yaml/yml

默认文件保留 24 小时;每次生成使用随机 token,不会因为同名文件互相覆盖。

Render Web Service 的本地文件系统是临时的。服务重启或重新部署后,旧下载文件可能提前消失。因此这个 MCP 适合“模型生成后立即下载”,不是长期网盘。

Related MCP server: FileToPDF MCP server

1. 上传到 GitHub

  1. 解压本项目。

  2. 打开 GitHub,新建一个仓库,例如 kelivo-file-mcp

  3. 在仓库页面选择 Add file → Upload files

  4. 把本项目根目录里的文件和文件夹全部上传。

  5. Commit changes。

根目录应至少看到:

file_store.py
server.py
requirements.txt
render.yaml
README.md
KELIVO_SYSTEM_PROMPT.txt
tests/

2. 部署到 Render

推荐:Blueprint

  1. 登录 Render。

  2. 连接你的 GitHub。

  3. 选择 New → Blueprint

  4. 选择刚才的 kelivo-file-mcp 仓库。

  5. Render 会读取根目录的 render.yaml

  6. 确认后创建服务并等待部署完成。

本项目的 Render 配置已经写好:

  • Build Command:pip install -r requirements.txt

  • Start Command:uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

  • Health Check:/health

如果不用 Blueprint

手动创建 Web Service,填写:

Language: Python 3
Build Command: pip install -r requirements.txt
Start Command: uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
Health Check Path: /health

3. 确认服务器正常

Render 部署完成后会给你一个地址,例如:

https://kelivo-file-mcp.onrender.com

浏览器打开:

https://kelivo-file-mcp.onrender.com/health

正常会看到类似:

{
  "status": "ok",
  "service": "Kelivo File Maker MCP",
  "mcp": "/mcp",
  "ttl_hours": 24,
  "max_content_bytes": 3000000
}

4. 在 Kelivo 添加 MCP

MCP 类型选择 Streamable HTTP

地址填写:

https://你的Render地址.onrender.com/mcp

连接成功后,Kelivo 应能看到:

create_txt
create_html
create_pair
create_file

5. 给 Kelivo 加系统提示词

项目里已经准备好:

KELIVO_SYSTEM_PROMPT.txt

把里面的内容复制到你写代码的助手系统提示词中即可。

之后你可以直接说:

把这个代码改好,给我完整 TXT。

或:

改好后同时给我 HTML 和 TXT,两份源码必须完全一致。

模型就应该调用 MCP,而不是只在聊天框粘贴代码。

6. 文件保存规则

默认:

FILE_TTL_HOURS=24
MAX_CONTENT_BYTES=3000000

Render 会自动提供 RENDER_EXTERNAL_URL,代码使用它生成下载链接,所以通常不需要自己填写域名。

如果以后绑定自己的域名,可以在 Render 环境变量里加入:

PUBLIC_BASE_URL=https://你的域名

7. 本地测试(可选)

Python 3.10+:

pip install -r requirements-dev.txt
pytest -q
uvicorn server:app --host 127.0.0.1 --port 8000

打开:

http://127.0.0.1:8000/health

本地 MCP:

http://127.0.0.1:8000/mcp

为什么文件限制为 3 MB

MCP Streamable HTTP 默认请求体限制约为 4 MiB。给 content 保留协议封装余量后,本项目默认限制为 3,000,000 bytes,更适合直接生成代码和文本文件。

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

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

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Store and retrieve data objects for free. Temporary cloud storage for agents. Two hour expiry. Works with any format and flow. Example use cases include: * Manage large datasets across different sessions * Generate shareable links for intermediate results * Streamline complex workflows by bridging information between multiple contexts
    2
    53
    MIT
  • F
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    File uploads for AI agents. Upload, list, and manage files from AI coding assistants like Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code Copilot with no signup required.
    1
  • A
    license
    -
    quality
    A
    maintenance
    Enables sharing and reading encrypted files (text, images, logs) for AI workflows, with automatic 24-hour expiration and host-blind security.
    560
    152
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • File uploads for AI agents. Upload, list, and manage files. No signup required.

  • Publish HTML, Markdown, PDF, or images as instant shareable links with expiry and passwords.

  • Publish Markdown or HTML to a shareable link from your AI assistant. OAuth, no API keys.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/myra-1106/kelivo-file-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server