MCP-Mealprep

将一堆容器拿来，把小份的 MCP 零食放进去，并保持低温以备后用。

本项目从 GitHub 位置获取多个 MCP 服务器，运行它们，并使用 supergateway 和可选的 mcpo 提供服务，并通过 docker-compose 将它们组合在一起，作为一个堆栈来运行 ML/AI 资源。

全新 V2 版本

完全重建，感谢 supergateway 和 mcpo 项目！现在可以安全地用于内部和外部 MCP 服务，并且应该通过 python、mcpo、pip、npx、uv 和各个 MCP 服务器更新进行更新。

docker-compose 可以被认为是示例服务器；按照此语法从公共存储库中添加您需要的任意数量的服务器。每个自定义 GHCR 容器都运行用于本地 STDIO/STOUT 的 MCP 服务器，并且还安全地在 SSE 协议上公开这些服务器，并可选择作为与 OpenWebUI 兼容的 OpenAPI HTTP 服务器。可以连接到本地资源，或者通过 nginx、Traefik、Caddy 等代理进行路由。一旦公开，您就可以连接到 OpenWebUI、n8n、Flowise、Claude、Cursor 等外部服务。

如果您只想在本地/内部运行，请不要添加 "

GHCR 容器基于 debian，应该可以使用 uv、npx 和 pip 安装。如果需要，您也应该能够使用旧方法安装 docker mcp 服务器。有关更多信息，请参见下面的“已弃用的 Docker 流程”。

mcpo 安装

如果您想安装可选的 mcpo 附加组件，请将“USE_MCPO=true”添加到环境变量。这将指示 startup.sh 脚本收集 MCP 服务器命令和环境变量，并在运行时将其传递给 mcpo 命令。请注意，这将是一个同时运行的重复服务器，并且与原始服务器没有连接。但是，它将允许一个与 OpenWebUI 集成的 OpenAPI 兼容端点，您可以在 /docs 中找到有关每个服务器的更多信息。这不是必需的，但如果您想要它，您可以为每个服务器启用它。

startup.sh README

如果您想了解更多关于此 bash 脚本在容器中调用后具体做了什么的信息，请参阅“Startup README.md”，其中全面讨论了每一行代码的作用。请仔细检查以确保您对运行它感到满意，因为它将在每个 MCP 服务器容器中运行。

客户端连接

一旦您的服务器堆栈运行起来，您就可以将您的 MCP 客户端连接到您的 IP 或域名和端口。或者，如果没有简单的方法，您可以再次使用 mcpo 命令进行连接。

N8N

待定

Flowise

待定

Claude, Cursor 等

待定

概述

本项目是一个精选的模型上下文协议 (MCP) 服务器集合，旨在提供一套全面的 AI 驱动工具和服务，可以使用 Docker 和/或 Portainer 轻松部署。本项目基于 官方 MCP 服务器存储库、supergateway 和 OpenWebUI 的 mcpo 存储库 构建，使开发人员和 AI 爱好者能够快速启动各种 MCP 兼容服务。

什么是模型上下文协议？

模型上下文协议 (MCP) 是一个创新的框架，使大型语言模型 (LLM) 能够安全地访问和与各种工具、数据源和服务进行交互。它为 AI 代理提供了一种标准化的方式来：

• 从不同的来源检索信息
• 在各种平台上执行操作
• 将 AI 功能扩展到传统语言模型之外

包含的 MCP 服务器

此 docker-compose 集合包括以下服务器：

• Web 搜索（SearXNG 和 Brave）
• Everything (MCP 测试)
• GitHub 交互
• 计算器
• Slack
• Everart
• Google Maps
• Web 爬取（Fetch 和 Puppeteer）
• 顺序思维
• Postgres/向量检索（Supabase、Qwant、Pinecone 和 Memory）
• 还有更多...

前提条件

• Docker
• Portainer（不是必需的，但很有用）
• 特定服务的 API 令牌/密钥（可选，取决于服务器）

在 Portainer 中安装

步骤 1：准备 Portainer

1. 打开您的 Portainer 环境，通常是“local”
2. 导航到“Stacks”
3. 单击“Add stack”

步骤 2：部署堆栈

1. 命名您的堆栈（例如，“mcp-server-stack”）
2. 在“Build method”下，选择“Upload a file”或“Web editor”
3. 上传此存储库中的 docker-compose.yml 或复制并粘贴
4. 配置任何必需的环境变量
   • Slack Bot Token
   • GitLab Personal Access Token
   • Google Maps API Key
   • Brave Search API Key
   • 等等
5. 单击“Deploy the stack”

步骤 3：配置各个服务器

• 某些服务器需要特定的配置或 API 令牌
• 请参阅 MCP 服务器存储库 中的各个服务器文档

运行

警告

这是在容器化和更易于部署的过程中运行这些 MCP 服务的第一个步骤。但是，您需要对某些环境变量进行一些测试和验证，并连接到其他服务，特别是对于添加其他服务器。我个人至少在 VPS 堆栈上测试了其中大部分，因此它们应该是 beta 级别的功能。并且 V2 比 V1 运行得更好。并且这使用 SSE 连接运行每个服务器，这应该是安全的。但是您的底层系统、代理或加密设置可能存在一些安全漏洞。本项目不审查 MCP 服务器的功能或安全性，仅打包用于轻松服务器部署和安全流量。如果您需要 MCP 服务器审查，请查看 MCP Evaluator

自定义

添加/删除服务器

• 只需注释掉或删除 docker-compose.yml 中的服务块
• 确保您拥有必要的 Dockerfile 和依赖项

环境变量

• 将环境变量和命令变量上的占位符令牌替换为必要的设置，例如您的实际 API 密钥
• 如果需要，自定义端口映射，默认是顺序的

安全注意事项

• 对 API 令牌和敏感信息保密
• 尽可能使用只读卷
• 定期更新您的服务器和依赖项

贡献

任何新的 MCP 服务器都需要通过 npx、uv 或 pip 进行干净的安装命令。如果您有想要添加的服务器，请发送一个 pull request 或 issue，其中包含一个经过测试且已知可用的 docker-compose 容器部分

将新的 MCP 服务器添加到本项目

1. 确保服务器遵循 MCP 协议
2. 遵循上述语法，包括所有已知的环境变量和“startup.sh”命令
3. 提供清晰的文档，包括 MCP 服务器的 GitHub 存储库
4. 提交一个 pull request 或 issue，其中包含建议的添加内容

已弃用的 Docker 流程

V1 MCP Mealprep 使用来自各个存储库的 Github Dockerfile，并通过 docker-compose 在容器中运行它们。这可行，但可能相对不安全，并且不允许与所有客户端连接。如果您想要使用的 MCP 服务器无法通过 npx、uv、pip 等获得，并且您可以验证 Dockerfile 是否安全地运行您想要的操作，您可以随意继续使用此方法。服务器需要在其存储库中有一个 Dockerfile，并且任何使用“uv.lock”文件的内容似乎都会阻止通过此方法进行安装。查看 docker-compose-old.yml 或此示例，了解它应该如何工作：

version: '3.8'
services:
  mcp-server-everything: 
    build:
      context: https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git#main
      dockerfile: src/everything/Dockerfile
    image: mcp-server:latest
    container_name: mcp-everything-server
    ports:
      - "0.0.0.0:8081:8081"
    environment:
      - NODE_ENV=production
    restart: unless-stopped
    networks:
      - mcp-network

许可证

本项目是开源的。各个 MCP 服务器可能具有自己的许可条款。

资源

• 官方 MCP 服务器存储库
• 模型上下文协议网站
• MCP Evaluator

免责声明

此集合由社区维护，不与模型上下文协议项目、OpenWebUI、mcpo 或任何其他项目（无论是隐含的还是明示的）正式关联。