🚀 MCPverse

MCPverse 是一个语义搜索引擎，用于发现 GitHub 上的 模型配置协议 (MCP) 服务器。它索引公共 MCP 仓库，并使用向量嵌入和 OpenSearch 实现强大的自然语言搜索。

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📡 在线演示

试用 MCPverse 的托管版本： 👉 https://mcpverse.streamlit.app

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✨ 功能

• 🔍 使用 OpenAI 嵌入 (text-embedding-ada-002) 进行语义搜索
• 📚 索引名称、描述和 README 内容
• ⚙️ 客户端配置预览（如果可用）
• 🎨 使用 Streamlit 的交互式 UI

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📦 项目结构

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├── backend
│   ├── fetch_repos.py      # 从 Github 获取 MCP 服务器仓库
│   ├── extract_config.py   # 从 README 中提取 MCP 客户端配置的逻辑
│   ├── embedder.py         # OpenAI + OpenSearch 索引和搜索逻辑
│   ├── github_scraper.py   # 使用 Github API 搜索 MCP 服务器
│   └── data/
│       └── mcpverse_data.json  
├── frontend
│   └── app.py               # Streamlit 应用
├── requirements.txt
├── README.md
├── .env
├── .gitignore

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🛠️ 本地设置指南

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Harika-BV/MCPverse.git
cd MCPverse

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2. 设置 Python 环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 对于 Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

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3. 配置环境变量

在根目录中创建一个 .env 文件：

GH_API_KEY=your-github-token
ENV=local
OPENAI_API_KEY=your-openai-key
OPENSEARCH_HOST=localhost
OPENSEARCH_PORT=9200
OPENSEARCH_USER=admin
OPENSEARCH_PASS=admin

💡 您也可以连接到您托管的 OpenSearch 或 Elasticsearch 集群。

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4. 在本地启动 OpenSearch（可选）

如果您在本地运行 OpenSearch，请使用 Docker：

docker run -d --name opensearch -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "plugins.security.disabled=true" \
  opensearchproject/opensearch:2.11.1

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5. 索引 MCP 仓库

cd backend
python embedder.py

这将：

• 加载 GitHub MCP 仓库数据（来自 mcpverse_data.json）
• 生成 OpenAI 嵌入
• 将它们索引到 OpenSearch 中

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6. 运行 Streamlit 应用

cd frontend
streamlit run app.py

然后在浏览器中打开 http://localhost:8501。

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🧑‍💻 维护者

由 ❤️ Harika B V 构建

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⚠️ 免责声明

所有仓库和数据均在 GitHub 上公开可用。 MCPverse 是一个社区项目，不隶属于任何第三方 MCP 维护者。