MCP SSE 服务器和 STDIO 服务器示例

简介

欢迎来到 The AI Language 项目！ 在此存储库中，你将找到设置 MCP 服务器的多个示例。 MCP（模型上下文协议）是一个 AI 模型框架，使它们能够存储数据、运行工具以及使用提示来执行特定任务。

可用服务器示例

我们提供了四个示例来帮助你在不同的环境中设置 MCP 服务器。 下表总结了每个配置：

示例	服务器类型	传输方法	环境	Docker	教程链接
1	终端服务器 (STDIO)	STDIO	本地	否	教程 1
2	终端服务器 (STDIO)	STDIO	本地	是	教程 2
3	终端服务器 (SSE)	SSE	本地	是	教程 3
4	终端服务器 (SSE)	SSE	Google Cloud Platform (Web)	是	教程 3

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什么是 MCP？

**MCP（模型上下文协议）**是一种允许 AI 模型执行以下操作的协议：

• 存储数据（如文件或 API 响应）
• 运行工具（AI 可以执行的函数）
• 使用提示（用于任务的预定义模板）

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选项 1：不使用 Docker 进行设置（本地 Python）

此选项演示了如何在本地使用 Python 设置 MCP 服务器，而无需 Docker。 观看视频教程：教程 1

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选项 2：使用 Docker 进行设置

此选项展示了如何使用 Docker 对 MCP 服务器进行容器化并在本地运行它。 观看视频教程：教程 2

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选项 3：使用 SSE 进行设置（本地，Docker）

此选项演示了如何在本地环境中使用 Docker 通过 SSE 运行 MCP 服务器。 观看视频教程：教程 3

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选项 4：在 Google Cloud Platform 上使用 SSE 进行设置

此选项详细介绍了如何使用 Docker 将 SSE 服务器部署到 Google Cloud Platform。 观看视频教程：教程 3

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测试 MCP 服务器

服务器运行后，你可以通过在 Claude 中使用提示来测试它，例如：

• Run the command ls in my workspace. (在我的工作区中运行 ls 命令。)
• Execute echo Hello from Claude. (执行 echo Hello from Claude。)

你应该直接从你的终端服务器看到输出 🎉

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总结

恭喜！ 你已成功构建了一个可以执行终端命令的 MCP 服务器。 你可以根据自己的喜好在本地或 Docker 中运行它。

下一步：

• 添加安全检查以阻止潜在的危险命令。
• 允许 Claude 读取和写入文件。
• 将服务器连接到云系统或远程环境。

如有任何问题或改进，请随时贡献并在本存储库中打开问题或拉取请求！