MCP 工具

一个自定义的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，为 Claude Desktop 和其他 LLM 客户端提供文件系统和命令执行工具。

什么是模型上下文协议？

模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议，它标准化了应用程序如何向大型语言模型 (LLM) 提供上下文。 就像 USB-C 端口提供了一种将设备连接到各种外围设备的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。

本项目实现了一个 FastMCP 服务器，其中包含几个有用的工具，使 Claude 和其他 LLM 能够与您的本地文件系统交互并执行命令。 它通过定义良好的工具接口，以受控方式扩展了 LLM 对本地系统的访问能力。

MCP 的主要优势

• 标准化集成：MCP 提供了一个不断增长的预构建集成列表，您的 LLM 可以直接插入
• 供应商灵活性：轻松切换 LLM 提供商和供应商（Claude、GPT-4o、Gemini 等）
• 安全性：在您的基础设施中保护数据的最佳实践
• 工具暴露：封装现有工具，并使其可供任何 MCP 兼容的 LLM 客户端访问

功能

MCP 服务器提供以下文件系统和命令执行工具：

• execute_shell_command：执行 shell 命令并获取 stdout/stderr 结果
• show_file：查看文件内容，可选择指定行范围
• search_in_file：使用正则表达式在文件中搜索模式
• edit_file：使用字符串替换和行操作对文件进行精确更改
• write_file：写入或追加内容到文件

MCP 架构

MCP 遵循客户端-服务器架构：

• 主机：启动连接的 LLM 应用程序（如 Claude Desktop 或 IDE）
• 客户端：与服务器保持 1:1 连接，位于主机应用程序内部
• 服务器：向客户端提供上下文、工具和提示（本项目实现了一个服务器）

前提条件

• Python 3.10 或更高版本
• 一个 MCP 兼容的客户端（Claude Desktop，或任何其他支持 MCP 的客户端）

安装

1. 安装 uv
2. 克隆此存储库或下载源代码
3. 运行 uv run mcp install 安装 MCP 服务器
4. 运行 which uv 获取 uv 可执行文件的绝对路径
5. 在 Claude Desktop 中更新您的 MCP 服务器配置，以使用 uv 可执行文件的绝对路径

我的 MCP 服务器配置如下所示：

{
  "globalShortcut": "",
  "mcpServers": {
    "zbigniew-mcp": {
      "command": "/Users/zbigniewtomanek/.local/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "marker-pdf",
        "mcp",
        "run",
        "/Users/zbigniewtomanek/PycharmProjects/my-mcp-tools/server.py"
      ]
    }
  }
}

用法

从 Claude Desktop 连接

1. 打开 Claude Desktop
2. 使用标识符 "zbigniew-mcp" 连接到 MCP 服务器

注意: 虽然此实现侧重于 Claude Desktop，但 MCP 旨在与任何 MCP 兼容的工具或 LLM 客户端兼容，从而提供实现和集成方面的灵活性。

可用工具

execute_shell_command

使用参数列表安全地执行 shell 命令：

execute_shell_command(["ls", "-la"])
execute_shell_command(["grep", "-r", "TODO", "./src"])
execute_shell_command(["python", "analysis.py", "--input", "data.csv"])
execute_shell_command(["uname", "-a"])

show_file

查看文件内容，可选择指定行范围：

show_file("/path/to/file.txt")
show_file("/path/to/file.txt", num_lines=10)
show_file("/path/to/file.txt", start_line=5, num_lines=10)

search_in_file

使用正则表达式在文件中搜索模式：

search_in_file("/path/to/script.py", r"def\s+\w+\s*\(")
search_in_file("/path/to/code.py", r"#\s*TODO", case_sensitive=False)

edit_file

对文件进行精确更改：

# 替换文本
edit_file("config.json", replacements={"\"debug\": false": "\"debug\": true"})

# 在第 5 行插入
edit_file("script.py", line_operations=[{"operation": "insert", "line": 5, "content": "# New comment"}])

# 删除第 10-15 行
edit_file("file.txt", line_operations=[{"operation": "delete", "start_line": 10, "end_line": 15}])

# 替换第 20 行
edit_file("file.txt", line_operations=[{"operation": "replace", "line": 20, "content": "Updated content"}])

write_file

写入或追加内容到文件：

# 覆盖文件
write_file("/path/to/file.txt", "New content")

# 追加到文件
write_file("/path/to/log.txt", "Log entry", mode="a")

fetch_page

将网页内容提取为 PDF（需要安装 chromium），然后使用本地 LLM 将其解析为 markdown：

fetch_page("https://example.com")

传输机制

MCP 支持多种传输方法，用于客户端和服务器之间的通信：

• 标准输入/输出 (stdio)：使用标准输入/输出进行通信，非常适合本地进程
• 服务器发送事件 (SSE)：通过 HTTP POST 请求实现服务器到客户端的流式传输，用于客户端到服务器的通信

此实现使用本地 MCP 服务器，该服务器通过文本输入/输出进行通信。

使用您自己的工具进行扩展

您可以通过添加带有 @mcp.tool 装饰器的新工具来轻松扩展此 MCP 服务器。 按照 server.py 中的模式创建新工具，以向您的 LLM 客户端公开其他功能。

相关项目

• langchain-mcp-adapters：将 MCP 与 LangChain 结合使用
• MCP-Bridge：将 MCP 工具映射到 OpenAI 的格式

安全注意事项

MCP 服务器为 Claude 提供了对您本地系统的访问权限。 请注意以下事项：

• 服务器以您的用户身份执行 shell 命令
• 它可以读取、写入和修改您系统上的文件
• 如果担心安全性，请考虑限制对特定目录的访问