Alpic MCP Template
A TypeScript template for building MCP servers with Streamable HTTP transport, providing example tools, resources, and prompts to help developers create custom MCP integrations.
README
Alpic MCP Template
A TypeScript template for building MCP servers using Streamable HTTP transport.
Overview
This template provides a foundation for creating MCP servers that can communicate with AI assistants and other MCP clients. It includes a simple HTTP server implementation with example tools, resource & prompts to help you get started building your own MCP integrations.
Prerequisites
- Node.js 22+ (see
.nvmrcfor exact version)
Installation
- Clone the repository:
git clone <repository-url>
cd mcp-server-template
- Install dependencies:
npm install
- Create environment file:
cp .env.example .env
Usage
Development
Start the development server with hot-reload:
npm run dev
The server will start on http://localhost:3000 and automatically restart when you make changes to the source code.
Production Build
Build the project for production:
npm run build
The compiled JavaScript will be output to the dist/ directory.
Running the Inspector
Use the MCP inspector tool to test your server:
npm run inspector
API Endpoints
POST /mcp- Main MCP communication endpointGET /mcp- Returns "Method not allowed" (405)DELETE /mcp- Returns "Method not allowed" (405)
Development
Adding New Tools
To add a new tool, modify src/server.ts:
server.tool(
"tool-name",
"Tool description",
{
// Define your parameters using Zod schemas
param: z.string().describe("Parameter description"),
},
async ({ param }): Promise<CallToolResult> => {
// Your tool implementation
return {
content: [
{
type: "text",
text: `Result: ${param}`,
},
],
};
},
);
Adding New Prompts
To add a new prompt template, modify src/server.ts:
server.prompt(
"prompt-name",
"Prompt description",
{
// Define your parameters using Zod schemas
param: z.string().describe("Parameter description"),
},
async ({ param }): Promise<GetPromptResult> => {
return {
messages: [
{
role: "user",
content: {
type: "text",
text: `Your prompt content with ${param}`,
},
},
],
};
},
);
Resources
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。
mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。