MCP Server
Integrates with GitHub, Neo4j, PostgreSQL, and Milvus, enabling queries and data retrieval across these services.
README
MCP Server
Đây là một server được xây dựng bằng FastMCP, cung cấp một tập hợp các công cụ để tương tác với nhiều dịch vụ và cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm GitHub, Neo4j, PostgreSQL, và Milvus.
Hướng dẫn Cài đặt và Chạy
Dự án này hỗ trợ hai kịch bản hoạt động chính:
- Local Development (stdio): Chạy server trực tiếp trên máy tính của bạn để phát triển và gỡ lỗi. Kết nối thông qua Standard I/O.
- Remote Deployment (HTTP): Triển khai server lên một máy chủ từ xa và truy cập qua mạng. Đây là kịch bản dành cho production.
Kịch bản 1: Local Development (Chạy trên máy cá nhân)
Sử dụng kịch bản này khi bạn đang phát triển hoặc thử nghiệm các tính năng mới.
1. Cài đặt:
- Clone repository về máy.
- Tạo file
.envvà điền các thông tin cần thiết (xem mục Cấu hình file .env bên dưới). - Cài đặt các thư viện:
uv pip install -r pyproject.toml
2. Cấu hình mã nguồn:
Đảm bảo dòng cuối cùng trong file mcp_server.py được đặt ở chế độ stdio:
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport='stdio')
3. Cấu hình trong Claude Desktop (hoặc công cụ tương tự):
Thêm một server mới với cấu hình chạy lệnh local:
- Command:
D:\path\to\your\project\mcp_server\.venv\Scripts\uv.exe(thay bằng đường dẫn thực tế) - Arguments:
run mcp_server.py - Working Directory:
D:\path\to\your\project\mcp_server(thay bằng đường dẫn thực tế)
Kịch bản 2: Remote Deployment (Triển khai lên Server từ xa)
Sử dụng kịch bản này để đưa ứng dụng vào hoạt động và truy cập từ bất kỳ đâu.
Bước 1: Chỉnh sửa mã nguồn để chạy ở chế độ HTTP
Trong file mcp_server.py, thay đổi dòng cuối cùng để server chạy ở chế độ HTTP:
if __name__ == "__main__":
# Chạy server ở chế độ HTTP, lắng nghe trên tất cả các địa chỉ IP ở port 8000
mcp.run(transport='http', host='0.0.0.0', port=8000)
Bước 2: Đẩy code lên Git
Đảm bảo file .env đã có trong .gitignore để không đưa thông tin nhạy cảm lên repository.
git add mcp_server.py
git commit -m "feat: Switch to HTTP transport for remote deployment"
git push origin main
Bước 3: Chuẩn bị và Triển khai lên Server Remote (Ví dụ: Ubuntu)
-
SSH vào server và cài đặt các công cụ cần thiết:
sudo apt update sudo apt install -y git python3 python3-pip curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh -
Clone project về server:
git clone <your_repository_url> cd mcp_server -
Cài đặt thư viện:
uv pip install -r pyproject.toml -
Tạo file
.envtrên server và điền các giá trị cấu hình cho môi trường production.nano .env -
Mở port trên firewall (ví dụ port 8000):
sudo ufw allow 8000/tcp sudo ufw reloadLưu ý: Nếu dùng AWS, GCP, Azure, bạn cần mở port trong Security Group/Network Rules.
Bước 4: Chạy ứng dụng như một Dịch vụ (Systemd)
-
Tạo file service:
sudo nano /etc/systemd/system/mcp_server.service -
Dán nội dung sau vào file (thay
your_usernamevà đường dẫn cho đúng):[Unit] Description=MCP Server Application After=network.target [Service] User=your_username Group=your_username WorkingDirectory=/home/your_username/mcp_server ExecStart=/home/your_username/.cargo/bin/uv run /home/your_username/mcp_server/mcp_server.py Restart=always RestartSec=3 [Install] WantedBy=multi-user.target -
Kích hoạt và khởi động service:
sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable mcp_server.service sudo systemctl start mcp_server.service -
Kiểm tra trạng thái:
sudo systemctl status mcp_server.service
Bước 5: Kết nối từ Claude Desktop
Trong ứng dụng của bạn, thêm một server mới với cấu hình URL:
- Server URL:
http://<your_remote_server_ip>:8000(thay bằng IP public của server bạn).
Cấu hình file .env
Tạo file .env trong thư mục gốc của dự án và điền các thông tin sau:
# GitHub Personal Access Token
GITHUB_TOKEN="ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# Neo4j Connection Details
NEO4J_URI="bolt://localhost:7687"
NEO4J_USER="neo4j"
NEO4J_PASSWORD="your_neo4j_password"
# PostgreSQL Connection Details
POSTGRES_HOST="localhost"
POSTGRES_PORT="5432"
POSTGRES_USER="postgres"
POSTGRES_PASSWORD="your_postgres_password"
POSTGRES_DB="your_database_name"
# Milvus Connection Details
MILVUS_HOST="localhost"
MILVUS_PORT="19530"
MILVUS_USER="your_milvus_user"
MILVUS_PASSWORD="your_milvus_password"
Các Công Cụ Có Sẵn
get_github_user_info()get_github_repos()run_neo4j_query(query: str)run_postgres_query(query: str)list_milvus_collections()search_milvus_collection(...)
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。