Demo de MCP Servers con Chainlit
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README
使用 Chainlit 的 MCP 服务器演示
你好，开发者 👋🏻！ 在这个仓库中，你可以找到一个使用 Chainlit 测试 MCP 服务器的环境。 你唯一需要做的就是在 .azure.env 文件中添加你的 Azure Open AI 模型的凭据：
这个仓库使用 Dev Containers，所以你不需要在本地机器上安装任何东西。 只需在 VSCode 中打开仓库，然后选择在容器中打开的选项。
一旦它运行起来，在 .azure.env 文件中添加你的 Azure Open AI 模型的凭据：
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
OPENAI_API_VERSION=
AZURE_OPENAI_MODEL=
并执行以下命令来启动你的 Chainlit 应用程序：
chainlit run app.py -w
现在你会看到，在聊天界面中，你有一个图标可以让你添加 MCP 服务器：
你可以添加一些示例，例如 filesystem：
名称为 Filesystem，这是要执行的命令：
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /workspaces/chainlit-demo
配置看起来像这样：
问一些类似这样的问题：
你可以为我创作一首关于 Model Context Protocol Servers 的诗，并将其保存在 poema.txt 文件中吗？
结果会是这样的：
再见 👋🏻！
推荐服务器
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。
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。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档，通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务器的方案，它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力（代码生成、编辑、审查和文件操作）。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手（如 Cursor）提供 Jira 工单信息。
Linear MCP Server
一个模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器，它与 Linear 的问题跟踪系统集成，允许大型语言模型（LLM）通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。
Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决，支持修订，并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要，从而实现与 Curri API 的交互。