团队适用的 MCP 服务器

本项目探索了团队使用的模型上下文协议 (MCP) 服务器的部署配置和自定义实现。

理解 MCP 架构

模型上下文协议 (MCP) 专为 AI 助手和服务器工具之间的本地通信而设计。经过调查，我们了解到：

1. MCP 服务器通常使用 Unix 套接字或 stdio 进行通信
2. 它们主要设计用于本地使用，而不是 HTTP/REST API
3. 团队范围的访问需要额外的集成工作
4. MCP 服务器可以根据客户端请求处理多个上下文/资源

项目结构

.
├── deployments/         # Kubernetes 部署配置（实验性）
│   └── git/             # Git MCP 服务器部署
│       ├── Dockerfile
│       ├── k8s-deployment.yaml
│       ├── k8s-ingress.yaml
│       ├── deploy.sh
│       └── README.md
│
└── servers/             # 自定义 MCP 服务器实现
    ├── git/             # Git MCP 服务器自定义实现（如果需要）
    │   └── README.md
    └── README.md

推荐方法

本地开发（简单）

供个人使用：

1. 直接安装 MCP 服务器：

   pip install mcp-server-git
   

2. 在 Claude Desktop 中配置：

   {
     "mcpServers": {
       "git": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_git"]
       }
     }
   }
   

MCP Git 服务器可以通过以下方式处理多个存储库：

• 发现客户端工作区中的 Git 存储库
• 接受工具操作中的存储库路径
• 在需要时创建新的存储库

团队范围访问（高级）

对于团队访问，请考虑：

1. 自定义集成服务：

   • 开发一个与 MCP 服务器交互的服务
   • 通过带有身份验证的 REST API 公开功能
   • 为 AI 助手创建客户端适配器

2. 每个用户一个容器：

   • 将 MCP 服务器部署为具有用户特定卷的容器
   • 使用身份验证将请求路由到用户容器

3. Sidecar 模式：

   • 在用户应用程序 Pod 中将 MCP 服务器作为 Sidecar 运行
   • 在 Pod 内共享 Unix 套接字

与 Cursor 的假设集成

虽然 Cursor 目前不支持托管的 MCP 服务器，但如果将来支持，配置可能如下所示：

通过 Settings JSON

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "git": {
        "url": "https://mcp-git.company.com",
        "authToken": "${MCP_AUTH_TOKEN}",
        "protocol": "sse"
      },
      "database": {
        "url": "https://mcp-db.company.com", 
        "authToken": "${MCP_DB_AUTH_TOKEN}",
        "protocol": "sse"
      }
    }
  }
}

通过环境变量

CURSOR_MCP_GIT_URL=https://mcp-git.company.com
CURSOR_MCP_GIT_AUTH_TOKEN=your-auth-token
CURSOR_MCP_GIT_PROTOCOL=sse

Cursor 用户的优势

团队范围的 MCP 服务器将实现：

1. 一致的工具访问：所有团队成员都使用具有相同配置的相同工具
2. 访问控制：集中式权限和身份验证
3. 资源共享：共享计算资源以进行昂贵的操作
4. 自定义工具：与内部系统集成的团队特定工具
5. 版本控制：集中更新工具和功能

实验性 Kubernetes 部署

我们的 Kubernetes 部署是实验性的，演示了容器化 MCP 服务器。 实际使用可能需要额外的开发：

cd deployments/git
chmod +x deploy.sh
./deploy.sh

理解 MCP Git 服务器功能

Git MCP 服务器比最初想象的更灵活：

1. 多存储库支持：

   • 可以处理任意数量的存储库
   • 可以从客户端工作区发现存储库
   • 每个操作都指定要使用的存储库

2. 工具操作：

   • 所有 Git 操作都需要一个 repo_path 参数
   • 示例：git_status(repo_path="/path/to/repo")
   • 这允许在同一会话中处理多个存储库

3. 存储库发现：

   • 可以自动查找客户端工作区中的 Git 存储库
   • 使用 MCP "roots" 功能来定位存储库
   • 允许 AI 处理用户打开的存储库

添加新的 MCP 服务器

要添加新的 MCP 服务器：

1. 在 deployments/ 中为您的服务器类型创建一个新目录
2. 复制并修改 Dockerfile、Kubernetes 清单和部署脚本
3. 如果创建自定义实现，请将其添加到 servers/ 目录

故障排除

常见问题

"Not a valid Git repository" 错误

问题：ERROR:mcp_server_git.server:/repos is not a valid Git repository

解决方案：Git MCP 服务器要求为每个操作指定一个有效的 Git 存储库。 有两种方法：

1. 首先使用 git_init 工具创建一个存储库：

   git_init(repo_path="/path/to/new/repo")
   

2. 然后在后续操作中指定此路径：

   git_status(repo_path="/path/to/new/repo")
   

与我们最初的实现不同，服务器不会强制或假定默认存储库。 每个操作都必须明确指定要使用的存储库。

通信问题

如果您遇到连接问题：

1. 检查 MCP 服务器是否正在运行：kubectl get pods 或 ps aux | grep mcp_server_git
2. 验证您的客户端配置是否指向正确的路径或 URL
3. 确保您对存储库目录具有适当的权限

下一步

我们建议：

1. 探索可以在团队环境中工作的 MCP 服务器的自定义实现
2. 研究用于网络通信的 WebSocket 或 gRPC 协议
3. 开发身份验证和授权层
4. 创建可以与网络可访问的 MCP 服务器交互的客户端适配器

参考

• 模型上下文协议
• MCP Python SDK
• MCP Git 服务器