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mcp-personal · 개인 MCP 서버

Python(FastMCP)으로 구축한 개인 MCP 서버로, Cursor / VS Code / DeepSeek Harness 등 모든 MCP 클라이언트에 연결할 수 있습니다.

전체 계획은 PLAN.md · 전시 자료는 docs/展示指南.md · 현재 진행 상황: 4대 시나리오 + HTTP + 인증 + pdf_extract ✅ · 테스트 21개 통과 · 환경 변수는 .env.example 참조

빠른 시작

# 1. 创建虚拟环境并安装(需 Python 3.11+ 或 uv)
uv venv
uv pip install -e ".[dev]"

# 2. 跑测试
uv run pytest tests -q

# 3. 启动服务器(stdio,供客户端接入)
uv run python -m mcp_personal

# 4. 冒烟测试:真实 stdio 子进程链路
uv run python scripts/smoke_stdio.py

# 5. 查看服务器注册的能力清单(Tools/Prompts/Resources)
uv run python scripts/verify_capabilities.py

# 6. 调试:官方 MCP Inspector
uv run mcp dev src/mcp_personal/server.py

Related MCP server: DDG MCP Server

클라이언트 연동

구성이 이미 설정되어 있습니다(portable 방식: uv run --project .이 환경을 자동으로 찾으므로 저장소를 자유롭게 이동할 수 있습니다).

클라이언트

설정 파일

Cursor

.cursor/mcp.json(설정 → MCP → 로컬 서버 추가)

VS Code

.vscode/mcp.json("MCP" 확장 / Copilot Chat 설치 필요)

기타

표준 stdio 설정: command + args 위와 동일

연동 후 먼저 AI가 ping 도구를 호출하여 연결을 확인하세요.

HTTP 원격 연결(선택 사항)

# 终端 1:启动 HTTP 服务(默认 127.0.0.1:8000,--host 0.0.0.0 可局域网访问)
uv run python scripts/run_http.py --port 8000

# 终端 2:用官方客户端验证链路
uv run python scripts/client_http_check.py --url http://127.0.0.1:8000/mcp

다른 원격 클라이언트는 MCP 서버 주소를 http://<host>:<port>/mcp로 설정하기만 하면 됩니다.

HTTP 인증(선택 사항)

환경 변수를 설정하고 시작하면 모든 요청에 Authorization: Bearer <token>을 포함해야 합니다:

# 终端 1:带鉴权启动
MCP_API_TOKEN=my-secret uv run python scripts/run_http.py --port 8000

# 终端 2:带 token 验证
uv run python scripts/client_http_check.py --url http://127.0.0.1:8000/mcp --token my-secret

참고: FastMCP 공식 StaticTokenVerifier(API key 방식)를 기반으로 하며, token은 평문으로 저장되므로 개인/개발 용도에만 적합합니다. 프로덕션에서는 OAuth/JWT로 변경해야 합니다.

디렉터리 구조

├── PLAN.md            # 项目规划书
├── pyproject.toml     # 依赖与打包
├── src/mcp_personal/  # 服务器代码
│   ├── server.py      # FastMCP 入口(注册全部原语)
│   ├── tools/         # Tool:paper(检索)/dataset(摸底)/scaffold(课设)/devtools(目录树)
│   ├── prompts.py     # Prompt:literature_review 文献综述框架
│   └── resources.py   # Resource:papers://list 本地论文库
├── papers/            # 本地论文库(放 PDF)
├── datasets/          # 竞赛数据集(dataset_info 工具使用)
├── tests/             # pytest 测试(13 个)
├── .github/workflows/ # CI:push/PR 自动跑测试
├── scripts/           # smoke_stdio.py / verify_capabilities.py
├── .cursor/ .vscode/  # 客户端接入配置
└── README.md
A
license - permissive license
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
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Releases (12mo)
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