
MCP File Server
通过标准化的模型上下文协议接口,使人工智能模型能够在本地文件系统上执行文件系统操作(读取、创建和列出文件)。
Tools
createfile
readfile
listfiles
README
MCP 文件服务器
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器实现,通过标准化接口提供文件系统操作。
概述
MCP 文件服务器使 AI 模型能够通过标准化的 API 在本地文件系统上执行文件操作。它使用 模型上下文协议 SDK 构建,并提供用于读取、创建和列出文件的工具。
特性
- 创建文件: 创建具有指定内容的新文件
- 读取文件: 读取现有文件的内容
- 列出目录内容: 列出文件和目录,并提供详细信息
- 性能监控: 内置 Sentry 集成,用于错误跟踪和性能监控
安装
npm install
用法
启动 MCP 文件服务器:
node src/index.js
服务器通过 stdin/stdout 使用 MCP 协议进行通信。
可用工具
createfile
在指定路径创建具有提供内容的新文件。
参数:
filePath
: 应创建文件的路径content
: 要写入文件的内容
返回值:
- 包含文件路径和大小信息的成功消息
readfile
读取指定路径的文件内容。
参数:
filePath
: 要读取的文件的路径
返回值:
- 文件的内容
listfiles
列出指定路径的文件和目录。
参数:
path
: 要列出内容的目录路径
返回值:
- 包含文件名、大小和类型的 Markdown 表格
环境变量
SENTRY_DSN
: 用于错误跟踪的 Sentry 数据源名称(可选)
依赖项
@modelcontextprotocol/sdk
: MCP SDK 包zod
: Schema 验证@sentry/node
: 错误跟踪和性能监控
示例
如何通过 MCP 协议调用这些工具的示例:
{
"name": "createfile",
"params": {
"filePath": "example/test.txt",
"content": "Hello, world!"
}
}
{
"name": "readfile",
"params": {
"filePath": "example/test.txt"
}
}
{
"name": "listfiles",
"params": {
"path": "example"
}
}
推荐服务器
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。
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