Model Context Protocol Servers

Model Context Protocol Servers

Model Context Protocol Servers是一个展示Model Context Protocol(MCP)多功能性和可扩展性的项目。它提供了一组参考实现和社区贡献的服务器,这些服务器展示了如何利用MCP为大型语言模型(LLMs)提供安全、受控的工具和数据源访问。每个MCP服务器都是使用Typescript MCP SDK或Python MCP SDK实现的。该项目由Anthropic管理,并且与社区共同构建,是开源的,鼓励大家贡献自己的服务器和改进。

需求人群:

"目标受众为开发者和数据科学家,他们需要安全、高效地为大型语言模型集成各种工具和数据源。MCP服务器提供了一种标准化的方式来实现这一目标,使得开发者可以轻松地扩展和自定义模型的功能。"

使用场景示例:

使用Filesystem服务器进行安全文件操作。

通过GitHub服务器进行代码仓库管理和文件操作。

利用PostgreSQL服务器进行数据库的只读访问和模式检查。

产品特色:

- Filesystem:安全文件操作,具有可配置的访问控制。

- GitHub:仓库管理、文件操作和GitHub API集成。

- Google Drive:Google Drive的文件访问和搜索功能。

- PostgreSQL:只读数据库访问,支持模式检查。

- Slack:频道管理和消息传递能力。

- Memory:基于知识图谱的持久化记忆系统。

- Puppeteer:浏览器自动化和网络抓取。

- Brave Search:使用Brave的搜索API进行网络和本地搜索。

- Google Maps:位置服务、方向和地点详细信息。

- Fetch:网络内容获取和转换,以提高LLM的使用效率。

使用教程:

1. 访问Model Context Protocol Servers的GitHub页面。

2. 根据需要的功能选择相应的服务器实现。

3. 按照README中的指南安装和配置所需的MCP服务器。

4. 如果是Typescript服务器,可以使用`npx`命令启动;如果是Python服务器,可以使用`uvx`或`pip`安装并启动。

5. 配置MCP客户端以使用这些服务器,例如在Claude Desktop中配置服务器。

6. 根据具体用例,可能需要设置环境变量或提供额外的参数。

7. 启动服务器并测试其功能以确保正确集成。

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