MCP 服务器

Model Context Protocol Resources & Guides

探索模型上下文协议 (MCP)：通过我在学习这个新协议时构建的实用指南、客户端和服务器。

cyanheads

研究与数据

访问服务器

README

模型上下文协议资源 & 指南

这是我探索和实现强大的模型上下文协议 (MCP) 标准时开发的一系列指南、实用程序、客户端和服务器。它是一个正在进行中的项目，随着我不断试验和学习，我会添加更多内容。如果您有任何问题，请随时与我联系！感谢您的光临！🚀

📋 目录

MCP 简介
MCP TypeScript 模板
MCP 指南
MCP 实用程序
MCP 服务器
- Atlas
- Toolkit
- Mentor
- Obsidian
- Git
- GitHub
- Ntfy
入门指南
许可证

🔍 MCP 简介

模型上下文协议 (MCP) 是一种标准化的通信协议，使大型语言模型 (LLM) 能够与外部系统和服务进行交互。优点包括：

一致的接口：LLM 访问工具和资源的标准化方法
增强的功能：使 LLM 能够与数据库、API 和本地系统进行交互
安全与控制：提供具有内置验证的结构化访问模式
可扩展性：随着系统需求的演变，易于实现新功能

有关 MCP 的更深入介绍，包括其设计理念和技术细节，请查看规范。

🚀 MCP TypeScript 模板仓库

✨ 刚刚发布！构建 MCP 服务器的终极入门套件 ✨

这是一个用于构建模型上下文协议 (MCP) 服务器的 TypeScript 模板。它为创建您自己的 MCP 服务器提供了坚实的基础，包括最佳实践、实用程序和模块化架构。

无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，此模板都旨在帮助您快速高效地入门。

非常适合 vibe 代码会话 - 获取此模板，您的 LLM 编码代理将立即理解架构和模式，从而实现轻松高效的 MCP 服务器开发体验。

包含什么？

坚如磐石的架构：精心设计的结构，专为可扩展性和可维护性而设计
生产就绪的实用程序：日志记录、错误处理、ID 生成等等 - 经过实战测试，随时可用
类型安全：全面的 TypeScript 类型，可在错误发生之前捕获它们
安全第一：内置保护，防止常见漏洞
工作示例：完全实现的 MCP 服务器工具和资源，您可以将其用作参考
开发者速查表：一个 .clinerules 文件，可帮助您的 LLM 编码代理立即理解项目

谁应该使用它？

MCP 初学者：跳过学习曲线，从最佳实践开始
经验丰富的开发人员：节省时间，专注于您的独特功能
团队：确保整个 MCP 生态系统中的一致模式
LLM 爱好者：了解 MCP 并为您的 AI 助手提供完美的起点

核心架构

该模板遵循模块化架构，专为清晰性和可扩展性而设计：

<details> <summary>点击展开架构图</summary>

flowchart TB
    subgraph API["API 层"]
        direction LR
        MCP["MCP 协议"]
        Val["验证"]
        San["清理"]

        MCP --> Val --> San
    end

    subgraph Core["核心组件"]
        direction LR
        Config["配置"]
        Logger["日志系统"]
        Error["错误处理"]
        Server["MCP 服务器"]

        Config --> Server
        Logger --> Server
        Error --> Server
    end

    subgraph Implementation["实现层"]
        direction LR
        Tool["工具"]
        Resource["资源"]
        Util["实用程序"]

        Tool --> Server
        Resource --> Server
        Util --> Tool
        Util --> Resource
    end

    San --> Config
    San --> Server

    classDef layer fill:#2d3748,stroke:#4299e1,stroke-width:3px,rx:5,color:#fff
    classDef component fill:#1a202c,stroke:#a0aec0,stroke-width:2px,rx:3,color:#fff
    class API,Core,Implementation layer
    class MCP,Val,San,Config,Logger,Error,Server,Tool,Resource,Util component

</details>

试用此模板并构建您的第一个 MCP 服务器！查看仓库文档了解更多详情。

🛠️ MCP 指南

MCP 客户端开发指南

想要构建您自己的 MCP 客户端？查看我的综合 MCP 客户端开发指南，其中涵盖：

核心架构和组件
连接生命周期管理
工具和资源处理
错误处理和安全最佳实践
Python 和 TypeScript 中的分步实现示例
采样和多服务器连接等高级主题

MCP 服务器开发指南

想要构建您自己的 MCP 服务器？查看我的综合 MCP 服务器开发指南，其中涵盖：

核心服务器架构
构建您的第一个 MCP 服务器
公开功能（工具、资源和提示）
高级服务器功能（采样、根、流式传输等）
安全和最佳实践
故障排除和资源
示例实现

🛠️ MCP 实用程序

MCP 报告器

我开发的一个实用程序，用于生成关于模型上下文协议 (MCP) 服务器功能的综合报告，帮助开发人员了解其 MCP 服务器生态系统中可用的功能。也可以通过编程方式用于生成文档报告或输入到其他工具中。

📊 服务器分析
- 自动发现所有已启用的 MCP 服务器
- 详细的功能提取（工具、资源、模板）
- 执行期间的实时进度监控
- 综合元数据收集
📝 报告生成
- 结构良好的 markdown 文档
- 详细的输入模式文档
- 工具和资源使用示例
- 按服务器组织，格式一致
🔧 集成选项
- 具有可自定义选项的命令行界面
- 用于与其他工具集成的编程 API
- 可配置的输出格式和位置

🛠️ MCP 服务器

Perplexity MCP 服务器

一个 MCP 服务器，提供与 Perplexity AI API 交互的工具，使用 mcp-ts-template 构建。此服务器允许与模型上下文协议 (MCP) 兼容的 AI 代理利用 Perplexity 的搜索增强查询功能。包括一个 showThinking 参数，使推理模型能够显示其内部推理过程。

🔧 核心实用程序
- 使用敏感数据编辑的日志记录
- 使用基于模式的分类的错误处理
- 具有前缀支持的 ID 生成
- 速率限制以防止 API 滥用
- 请求上下文跟踪
- 输入验证和清理
📝 类型安全
- 用于一致接口的共享类型定义
- 标准化错误结构
- MCP 协议类型定义
- 工具注册接口
🔍 Perplexity 集成
- 通过 Perplexity API 进行搜索增强查询
- 支持最近性和域过滤
- 相关问题建议
- 使用 showThinking 参数的推理可见性
- 自动成本跟踪和估算
🔒 安全
- 使用 validator 进行输入验证
- 通过 sanitize-html 进行内容清理
- 参数边界强制执行
- 敏感数据保护

构建在 mcp-ts-template 基础上，以实现一致的架构和模式。需要通过环境变量配置 Perplexity API 密钥。具有全面的文档和开发人员指南，以实现可扩展性。

Atlas MCP 服务器

ATLAS（自适应任务和逻辑自动化系统）是 LLM 代理的任务管理系统，构建在集成了项目、任务和知识的三层架构上。ATLAS 作为模型上下文协议服务器实现，使 AI 助手能够通过标准化接口管理复杂的项目。

📋 项目管理
- 使用元数据、状态和丰富内容进行全面跟踪
- 使用自动验证的依赖项处理
- 支持批量操作以实现高效管理
- 用于外部资源和文档的 URL 管理
✅ 任务管理
- 具有优先级的任务生命周期管理
- 使用标签进行分类以实现更好的组织
- 用于结构化工作流程的依赖项跟踪
- 分配和所有权跟踪
🧠 知识管理
- 链接到项目的结构化知识库
- 域分类和标记，便于检索
- 用于跟踪信息来源的引用支持
- 具有上下文保留的可搜索内容
🔍 图数据库集成
- Neo4j 驱动的本机关系管理
- 确保数据完整性的 ACID 兼容事务
- 具有模糊匹配和通配符的高级搜索
- 具有优化查询模式的高性能
🔎 统一搜索
- 跨项目、任务和知识的跨实体搜索
- 基于属性的过滤和不区分大小写的选项
- 内容相关性评分和上下文结果
- 具有模糊匹配支持的全文搜索

重要版本说明：1.5.4 版本是最后一个使用 SQLite 作为数据库的版本。2.0 及更高版本已完全重写为使用 Neo4j，这需要使用 Docker（存储库中包含 docker-compose）进行自托管或使用 Neo4j AuraDB 云服务：https://neo4j.com/product/auradb/。2.5.0 版本引入了一个新的 3 节点系统（项目、任务、知识），取代了之前的结构。

Toolkit MCP 服务器

一个模型上下文协议服务器，为 LLM 代理提供系统实用程序和工具，包括 IP 地理位置、网络诊断、系统监控、加密操作和 QR 码生成。

🌍 网络和系统工具
- 具有智能缓存的 IP 地理位置
- 网络诊断和连接测试
- Ping 和 traceroute 实用程序
- 公共 IP 检测
- 系统资源监控
- 性能指标跟踪
- 负载平均值跟踪
- 网络接口详细信息
🔐 安全和生成
- 加密操作（MD5、SHA-256 等）
- 恒定时间哈希比较
- UUID 生成
- 多种格式的 QR 码生成
- SVG 和 Base64 编码输出
⏱️ 时间和日期管理
- 具有格式化选项的当前时间检索
- 时区转换实用程序
- IANA 时区列表和过滤
- 具有本地化支持的日期格式化

具有优化的地理位置缓存，以减少 API 使用量（45 个请求/分钟限制）。所有加密操作都使用 Node.js 本机加密模块，以实现最大的安全性和性能。可以通过 npm 轻松安装或从源代码安装，只需最少的配置。

Mentor MCP 服务器

一个模型上下文协议服务器，通过 AI 驱动的 Deepseek-Reasoning (R1) 指导功能为 LLM 代理提供第二意见，包括代码审查、设计评论、写作反馈和通过 Deepseek API 进行的创意头脑风暴。通过专家第二意见和可操作的见解，让您的 LLM 代理取得成功。

🧠 代码分析
- 综合代码审查
- 错误检测和预防
- 风格和最佳实践评估
- 性能优化建议
- 安全漏洞评估
🎨 设计和架构
- UI/UX 设计评论
- 架构图分析
- 设计模式建议
- 可访问性评估
- 一致性检查
📝 内容增强
- 写作反馈和改进
- 语法和风格分析
- 文档审查
- 内容清晰度评估
- 结构建议
🔮 战略规划
- 功能增强头脑风暴
- 对方法的第二意见
- 创新建议
- 可行性分析
- 用户价值评估

由 Deepseek-Reasoning (R1) 通过 Deepseek API 提供支持，以获得高质量的技术反馈和指导。可配置超时设置、重试机制和令牌限制，以实现最佳性能。实施请求速率限制和响应缓存，以确保高效的 API 使用。

Obsidian MCP 服务器

一个模型上下文协议服务器，旨在让 LLM 与 Obsidian 保险库进行交互。它使用 TypeScript 构建，具有安全的 API 通信、高效的文件操作和全面的搜索功能，使 AI 助手能够通过干净、灵活的工具界面无缝地管理知识库。

📝 知识库管理
- 文件创建、读取和更新
- YAML 前置元数据处理和验证
- 内容追加和修补
- 目录结构导航和列表
- 具有错误处理的原子文件操作
🔍 高级搜索
- 具有上下文突出显示的全文本搜索
- 用于复杂过滤器的 JsonLogic 查询支持
- 基于标签和属性的过滤
- 支持 glob 模式和前置元数据字段
🔧 属性管理
- YAML 前置元数据解析和智能合并
- 自动时间戳管理
- 具有类型验证的自定义字段支持
- 标准化属性模式
🔒 安全和性能
- 具有速率限制的 API 密钥身份验证
- 资源监控和运行状况检查
- 可配置的请求限制和超时
- 正常关机处理

需要 Obsidian 中的 Local REST API 插件才能运行。具有安全的保险库访问权限，具有适当的权限边界和验证。支持所有 Obsidian markdown 功能，包括链接、嵌入和自定义语法。

Git MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供通过标准化接口与 Git 存储库交互的工具：

📦 存储库管理
- 初始化、克隆和检查存储库状态
- 浏览存储库内容和结构
- 管理配置和设置
- 访问存储库历史记录和日志
🌿 分支操作
- 创建、列出、检出、删除和合并分支
- 比较分支并可视化差异
- 管理分支保护和权限
- 解决合并冲突和问题
📝 工作目录
- 暂存文件、提交更改、创建差异
- 恢复和重置工作树
- 查看文件历史记录和 blame 信息
- 管理忽略的文件和模式
🔄 远程操作
- 添加远程、获取、拉取、推送
- 跟踪上游分支
- 配置身份验证和访问
- 管理远程引用
🔧 高级 Git 命令
- 管理标签、隐藏更改、cherry-pick、rebase
- 执行交互式 rebase
- 处理子模块和工作树
- 执行高级 git 操作

将 Git 操作公开为 MCP 资源和工具，同时保持适当的安全边界。具有标准化的错误处理、全面的验证和一致的资源 URI 用于访问存储库信息、分支、远程、标签、文件、差异和提交。

GitHub MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供与 GitHub API 交互的工具。此服务器允许 LLM 代理通过标准化接口管理 GitHub 存储库、问题、拉取请求、分支、文件和发布。

📁 存储库管理
- 创建、列出和获取存储库信息
- 配置存储库设置和属性
- 管理存储库可见性（公共/私有）
- 添加详细的描述和配置
- 支持组织存储库
🌿 分支管理
- 创建、删除和列出分支
- 按受保护的分支过滤
- 支持高级分支操作
- 分支保护和权限
- 解决合并冲突和问题
🔖 问题管理
- 创建和列出具有过滤的问题
- 应用标签对问题进行分类
- 按状态过滤（打开、关闭、全部）
- 详细的标题和正文内容
- 跟踪问题状态和进度
🔄 拉取请求管理
- 具有合并选项的完整 PR 生命周期
- 支持不同的合并策略（合并、压缩、rebase）
- 更新现有拉取请求
- 过滤和列出拉取请求
- 添加提交消息和引用
📝 文件管理
- 创建和更新存储库内容
- 支持二进制文件的 Base64 编码
- 将文件更改与提交关联
- 为更改指定提交消息
- 处理文件路径和内容
🚀 发布管理
- 创建带有自定义选项的标记发布
- 草稿和预发布支持
- 资产管理和发布
- 发布说明和文档
⚙️ 系统架构
- 原子特征导向架构
- 使用 Zod 模式进行全面验证
- GitHub API 速率限制保护
- 错误分类和处理
- 一致的响应格式

需要具有适当权限的 GitHub 个人访问令牌。实施强大的错误处理，具有标准化的错误对象和详细的日志记录。具有自动速率限制处理，以防止 GitHub API 限制。

Ntfy MCP 服务器

一个 MCP 服务器，旨在与 ntfy 推送通知服务进行交互。它使 LLM 和 AI 代理能够向您的设备发送通知，并具有广泛的自定义选项。

📱 推送通知
- 向移动和桌面设备发送通知
- 支持可自定义的优先级（1-5 级）
- 用于快速视觉分类的表情符号标签
- 标题和消息自定义
- 可点击的通知操作
🔔 高级功能
- 具有多种类型（查看、http、广播）的操作按钮
- 具有自定义命名的文件附件
- 延迟交付计划
- 电子邮件转发选项
- Firebase 云消息传递集成
📊 配置选项
- 自定义 ntfy 服务器 URL 支持
- 默认主题配置
- Markdown 格式
- 消息过期设置
- 通知缓存控制
🔧 集成
- 通过环境变量进行简单配置
- 全局 npm 包安装选项
- 与所有 MCP 客户端兼容
- 用于主题发现的一致资源公开
- 具有全面验证的类型安全 API

使用 ntfy.sh 轻松设置 - 无需帐户，只需在 ntfy 应用程序中订阅您的主题即可。通过 NTFY_BASE_URL 环境变量支持自托管 ntfy 实例。使用标准化的 MCP 工具和资源，以便与任何 MCP 兼容的 LLM 代理无缝集成。

🚀 入门指南

浏览指南 以了解 MCP 概念和实现方法
选择一个服务器，该服务器与您的用例匹配，并按照其安装说明进行操作
连接到 MCP 兼容的客户端 或使用客户端开发指南构建您自己的客户端
通过提交问题或拉取请求进行试验和贡献

📄 许可证

<div align="center"> 由 <a href="https://github.com/cyanheads">cyanheads</a> 使用模型上下文协议创建 </div>