Kelivo File Maker MCP
Enables Kelivo to generate text files (TXT, HTML, etc.) from code and return HTTPS download links, with files stored temporarily for 24 hours.
README
Kelivo File Maker MCP
给 Kelivo 使用的远程 MCP 文件生成器。模型写完代码后,可以直接生成 .txt、.html 或其他文本文件,并返回 HTTPS 下载链接。
已包含的工具
create_txt(filename, content):生成 TXTcreate_html(filename, content):生成 HTMLcreate_pair(filename, content):用同一份源码同时生成 TXT + HTMLcreate_file(filename, content):生成 txt/html/htm/md/css/js/json/xml/csv/yaml/yml
默认文件保留 24 小时;每次生成使用随机 token,不会因为同名文件互相覆盖。
Render Web Service 的本地文件系统是临时的。服务重启或重新部署后,旧下载文件可能提前消失。因此这个 MCP 适合“模型生成后立即下载”,不是长期网盘。
1. 上传到 GitHub
- 解压本项目。
- 打开 GitHub,新建一个仓库,例如
kelivo-file-mcp。 - 在仓库页面选择 Add file → Upload files。
- 把本项目根目录里的文件和文件夹全部上传。
- Commit changes。
根目录应至少看到:
file_store.py
server.py
requirements.txt
render.yaml
README.md
KELIVO_SYSTEM_PROMPT.txt
tests/
2. 部署到 Render
推荐:Blueprint
- 登录 Render。
- 连接你的 GitHub。
- 选择 New → Blueprint。
- 选择刚才的
kelivo-file-mcp仓库。 - Render 会读取根目录的
render.yaml。 - 确认后创建服务并等待部署完成。
本项目的 Render 配置已经写好:
- Build Command:
pip install -r requirements.txt - Start Command:
uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port $PORT - Health Check:
/health
如果不用 Blueprint
手动创建 Web Service,填写:
Language: Python 3
Build Command: pip install -r requirements.txt
Start Command: uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
Health Check Path: /health
3. 确认服务器正常
Render 部署完成后会给你一个地址,例如:
https://kelivo-file-mcp.onrender.com
浏览器打开:
https://kelivo-file-mcp.onrender.com/health
正常会看到类似:
{
"status": "ok",
"service": "Kelivo File Maker MCP",
"mcp": "/mcp",
"ttl_hours": 24,
"max_content_bytes": 3000000
}
4. 在 Kelivo 添加 MCP
MCP 类型选择 Streamable HTTP。
地址填写:
https://你的Render地址.onrender.com/mcp
连接成功后,Kelivo 应能看到:
create_txt
create_html
create_pair
create_file
5. 给 Kelivo 加系统提示词
项目里已经准备好:
KELIVO_SYSTEM_PROMPT.txt
把里面的内容复制到你写代码的助手系统提示词中即可。
之后你可以直接说:
把这个代码改好,给我完整 TXT。
或:
改好后同时给我 HTML 和 TXT,两份源码必须完全一致。
模型就应该调用 MCP,而不是只在聊天框粘贴代码。
6. 文件保存规则
默认:
FILE_TTL_HOURS=24
MAX_CONTENT_BYTES=3000000
Render 会自动提供 RENDER_EXTERNAL_URL,代码使用它生成下载链接,所以通常不需要自己填写域名。
如果以后绑定自己的域名,可以在 Render 环境变量里加入:
PUBLIC_BASE_URL=https://你的域名
7. 本地测试(可选)
Python 3.10+:
pip install -r requirements-dev.txt
pytest -q
uvicorn server:app --host 127.0.0.1 --port 8000
打开:
http://127.0.0.1:8000/health
本地 MCP:
http://127.0.0.1:8000/mcp
为什么文件限制为 3 MB
MCP Streamable HTTP 默认请求体限制约为 4 MiB。给 content 保留协议封装余量后,本项目默认限制为 3,000,000 bytes,更适合直接生成代码和文本文件。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
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。