** 注意：由于小型模型存在内存问题，该项目已不再维护。对于MCP服务器，我更倾向于使用独立的容器化服务器提供者，而非单一的路由提供者。代码仍保留在此，以供其他有需要的人尝试此方案。**

模型上下文协议（MCP）服务器

一个实现了模型上下文协议标准的模块化服务器，提供GitHub、GitLab、Google地图、内存存储和Puppeteer网页自动化等工具。

架构

MCP服务器采用模块化架构，每个工具都作为独立模块实现。服务器提供一个统一的网关，将请求路由到相应的工具。

功能

• MCP网关：遵循MCP标准处理所有工具请求的统一端点
• MCP清单：描述所有可用工具及其功能的端点
• 直接工具访问：每个工具都可以通过其自己的API端点直接访问
• 模块化设计：可根据需要轻松添加或移除工具

包含的工具

1. GitHub工具：与GitHub仓库、问题和搜索交互
2. GitLab工具：与GitLab项目、问题和流水线交互
3. Google地图工具：地理编码、路线规划和地点搜索
4. 内存工具：持久化存储和检索数据
5. Puppeteer工具：截取网页截图、生成PDF和提取网页内容

入门指南

前提条件

• Python 3.8或更高版本
• Node.js 14或更高版本
• 基于Red Hat的Linux发行版（RHEL、CentOS、Fedora）或任何Linux/macOS系统

安装

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
   cd mcp-server
   

2. 安装Python依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装Node.js依赖项：

   npm install
   

4. 创建一个包含配置的.env文件：

   SECRET_KEY=你的密钥
   DEBUG=False
   
   # GitHub配置
   GITHUB_TOKEN=你的GitHub令牌
   
   # GitLab配置
   GITLAB_TOKEN=你的GitLab令牌
   
   # Google地图配置
   GMAPS_API_KEY=你的Google地图API密钥
   
   # 内存配置
   MEMORY_DB_URI=sqlite:///memory.db
   
   # Puppeteer配置
   PUPPETEER_HEADLESS=true
   CHROME_PATH=/usr/bin/chromium-browser
   

5. 启动服务器：

   python app.py
   

容器化部署

你可以使用Docker或Podman（Red Hat的容器引擎）运行服务器。

Docker部署

如果你已经安装了Docker和docker-compose：

1. 构建Docker镜像：

   docker build -t mcp-server .
   

2. 运行容器：

   docker run -p 5000:5000 --env-file .env mcp-server
   

3. 或者使用docker-compose：

   创建一个docker-compose.yml文件：

   version: '3'
   services:
     mcp-server:
       build: .
       ports:
         - "5000:5000"
       volumes:
         - ./data:/app/data
       env_file:
         - .env
       restart: unless-stopped
   

   然后运行：

   docker-compose up -d
   

Podman部署

对于使用Podman的Red Hat系统（RHEL、CentOS、Fedora）：

1. 构建容器镜像：

   podman build -t mcp-server .
   

2. 运行容器：

   podman run -p 5000:5000 --env-file .env mcp-server
   

3. 如果你需要持久化存储：

   mkdir -p ./data
   podman run -p 5000:5000 --env-file .env -v ./data:/app/data:Z mcp-server
   

   注意：对于启用了SELinux的系统，:Z后缀很重要。

4. 使用Podman Compose（如果已安装）：

   # 如果需要安装podman-compose
   pip install podman-compose
   
   # 使用上述相同的docker-compose.yml文件
   podman-compose up -d
   

使用MCP服务器

MCP网关

MCP网关是使用MCP标准访问所有工具的主要端点。

端点：POST /mcp/gateway

请求格式：

{
  "tool": "github",
  "action": "listRepos",
  "parameters": {
    "username": "octocat"
  }
}

响应格式：

{
  "tool": "github",
  "action": "listRepos",
  "status": "success",
  "result": [
    {
      "id": 1296269,
      "name": "Hello-World",
      "full_name": "octocat/Hello-World",
      "owner": {
        "login": "octocat",
        "id": 1
      },
      ...
    }
  ]
}

MCP清单

MCP清单描述了所有可用工具及其功能。

端点：GET /mcp/manifest

响应格式：

{
  "manifestVersion": "1.0",
  "tools": {
    "github": {
      "actions": {
        "listRepos": {
          "description": "列出用户或组织的仓库",
          "parameters": {
            "username": {
              "type": "string",
              "description": "GitHub用户名或组织名"
            }
          },
          "returns": {
            "type": "array",
            "description": "仓库对象列表"
          }
        },
        ...
      }
    },
    ...
  }
}

直接工具访问

每个工具也可以通过其自己的API端点直接访问：

• GitHub：/tool/github/...
• GitLab：/tool/gitlab/...
• Google地图：/tool/gmaps/...
• 内存：/tool/memory/...
• Puppeteer：/tool/puppeteer/...

有关可用端点的详细信息，请参阅每个工具的API文档。

工具文档

GitHub工具

GitHub工具提供对GitHub API的访问，用于仓库、问题和搜索。

操作：

• listRepos：列出用户或组织的仓库
• getRepo：获取特定仓库的详细信息
• searchRepos：搜索仓库
• getIssues：获取仓库的问题
• createIssue：在仓库中创建新问题

GitLab工具

GitLab工具提供对GitLab API的访问，用于项目、问题和流水线。

操作：

• listProjects：列出认证用户可访问的所有项目
• getProject：获取特定项目的详细信息
• searchProjects：在GitLab上搜索项目
• getIssues：获取项目的问题
• createIssue：在项目中创建新问题
• getPipelines：获取项目的流水线

Google地图工具

Google地图工具提供对Google Maps API的访问，用于地理编码、路线规划和地点搜索。

操作：

• geocode：将地址转换为地理坐标
• reverseGeocode：将地理坐标转换为地址
• getDirections：获取两个位置之间的路线
• searchPlaces：使用Google Places API搜索地点
• getPlaceDetails：获取特定地点的详细信息

内存工具

内存工具提供一个持久化的键值存储，用于存储和检索数据。

操作：

• get：通过键获取内存项
• set：创建或更新内存项
• delete：通过键删除内存项
• list：列出所有内存项（可选过滤）
• search：按值搜索内存项

Puppeteer工具

Puppeteer工具提供网页自动化功能，用于截取网页截图、生成PDF和提取网页内容。

操作：

• screenshot：截取网页截图
• pdf：生成网页PDF
• extract：提取网页内容

贡献

欢迎贡献！以下是扩展MCP服务器的方法：

添加新工具

1. 在tools目录中创建一个新文件，例如tools/newtool_tool.py
2. 按照现有工具的模式实现工具及其操作
3. 在app.py中将工具添加到清单中
4. 在tools/__init__.py中注册工具的蓝图

许可证

此项目根据MIT许可证授权 - 详情请参阅LICENSE文件。

致谢

• 模型上下文协议的标准规范
• Flask的Web框架
• Puppeteer的网页自动化