Dockerized MCP Server Template
一个可复用的 Docker 化 Python 服务器模板,实现了模型上下文协议 (MCP) 并使用服务器发送事件 (SSE),它基于 FastMCP 库构建,可以轻松地与大型语言模型 (LLM) 集成。
zantis
README
Docker化的MCP服务器模板
该仓库提供了一个可重用的模板,用于实现 模型上下文协议 (MCP) 的 Python 服务器,该服务器运行在 Docker 容器中,并利用服务器发送事件 (SSE) 进行实时通信。该模板使用 FastMCP 库构建,可以轻松地与大型语言模型 (LLM) 集成。
什么是 MCP?
模型上下文协议 (MCP) 是一种专门为与大型语言模型 (LLM) 交互而设计的标准化协议。 MCP 允许应用程序清楚地分离提供上下文(数据和功能)与实际 LLM 交互的关注点。 MCP 服务器公开:
- 资源 (Resources):向 LLM 提供数据(类似于 GET 端点)。
- 工具 (Tools):允许 LLM 执行操作或计算(类似于 POST 端点)。
- 提示 (Prompts):用于与 LLM 进行结构化交互的可重用模板。
此模板演示了一个在 Docker 容器中运行的、生产就绪的 MCP 服务器,该服务器利用服务器发送事件 (SSE) 进行实时通信。
项目结构
dockerized-mcp-server-template/
├── src/
│ ├── Dockerfile
│ ├── requirements.txt
│ └── server.py
├── docker-compose.yml
└── README.md
快速开始
使用 Docker Compose 构建和运行
docker-compose up --build
服务器将可以通过以下地址访问:
http://localhost:3000/sse
直接运行(不使用 Docker)
或者,您可以使用 Python 直接运行服务器。 首先,安装依赖项:
pip install -r src/requirements.txt
然后运行服务器:
python src/server.py
服务器将可以通过以下地址访问:
http://localhost:3000/sse
使用示例
该示例包含一个简单的 MCP 工具函数 add
:
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
您可以通过 MCP 客户端请求调用此工具。
资源
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。