MCP 服务器

此仓库包含多个 MCP（模型上下文协议）服务器的配置和脚本，这些服务器允许将外部工具与 Cursor 中的 Claude 等语言模型集成。

📋 内容

• 描述
• 项目结构
• MCP 服务器
• Firecrawl MCP
• 使用
• 贡献

🔍 描述

MCP（模型上下文协议）是一种允许语言模型与外部工具和服务交互的标准。 此仓库集中了各种 MCP 服务器，以方便在 Cursor 和其他兼容客户端中使用。

📁 项目结构

MCP_servers/
├── .gitignore                # Git 排除配置
├── markdown_docs/            # 使用 Firecrawl 提取的文档
├── scripts/                  # 按功能组织的脚本
│   └── firecrawl/            # 与 Firecrawl 相关的脚本
│       └── scraper.py        # 用于提取 Web 内容的脚本
└── mcp.json                  # Cursor 的 MCP 服务器配置

🖥️ MCP 服务器

此仓库包含多个 MCP 服务器的配置：

• Firecrawl: Web 内容提取和抓取
• Browser Tools: 用于与浏览器交互的工具
• Supabase: 访问 PostgreSQL 数据库
• Git: Git 仓库操作
• Filesystem: 访问文件系统
• N8N Workflow Creator: 创建工作流程
• Sequential Thinking: 提高推理能力
• Perplexity: 信息搜索
• Archon: 额外的 MCP 服务器

🔥 Firecrawl MCP

Firecrawl 是一款强大的 Web 内容提取工具，可通过 MCP 与 Cursor 集成。

安装

npm install -g firecrawl-mcp

在 Cursor 中配置

在 Cursor 中，转到：

1. 设置 > 功能 > MCP 服务器
2. 添加新的 MCP 服务器：
   • 名称: "firecrawl"
   • 类型: "command"
   • 命令: firecrawl-mcp
   • 环境变量: FIRECRAWL_API_KEY=你的-api-key

从 Python 使用

from firecrawl import FirecrawlApp

# 使用你的 API 密钥初始化
app = FirecrawlApp(api_key='你的-api-key')

# 从 URL 提取内容
result = app.scrape_url('https://ejemplo.com')

# 保存结果
with open('resultado.md', 'w') as f:
    f.write(result['markdown'])

⚙️ 使用

要使用任何配置的 MCP 服务器：

1. 确保 Cursor 已配置 mcp.json 文件
2. MCP 服务器必须正在运行，Cursor 才能使用它们
3. 对于 Firecrawl，请确保拥有有效的 API 密钥

👥 贡献

要为此项目做出贡献：

1. Fork 此仓库
2. 为你的功能创建一个分支
3. 按照样式指南进行更改
4. 提交 Pull Request

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