MCP Sinstaller
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MCP Sinstaller

MCP安全安装器是一个自动化工具,用于从GitHub仓库安装并容器化MCP服务器。它利用MCP采样功能分析仓库并创建相应的Docker镜像。
2.5分
5.4K

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

🚀 MCP安全安装器 (mcp-sinstaller)

本项目提供了一个MCP服务器安装器,它可以自动从GitHub仓库中安装并将其他MCP服务器容器化。该安装器利用模型上下文协议(MCP)采样功能来分析仓库,并创建合适的Docker镜像。

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🚀 快速开始

✨ 主要特性

  • 自动从GitHub仓库安装并容器化MCP服务器。
  • 利用MCP采样功能分析仓库并创建Docker镜像。
  • 使用结构化命名方案避免多服务器安装时的命名冲突。

📦 安装指南

🔧 要求

  • Docker
  • 启用采样功能的MCP客户端

💡 建议在VS Code Insiders中启用采样功能

在VS Code设置中添加以下内容:

"chat.mcp.serverSampling": {
    "Global in Code - Insiders: sampling": {
        "allowedDuringChat": true
    }
}

💻 使用示例

基础用法

推荐在VS Code中运行服务器
  1. uvx
    • 首先,克隆仓库:
git clone https://github.com/semcp/mcp-sinstaller.git
- 然后,在VS Code设置中添加以下内容:
"mcp-sinstaller": {
    "type": "stdio",
    "command": "uvx",
    "args": [
            "--from",
            "/path/to/mcp-sinstaller",
            "python",
            "/path/to/mcp-sinstaller/mcp_installer.py"
    ]
}

高级用法

服务器命名与多服务器安装

安装器使用结构化命名方案:owner-repo-servername,以避免从同一仓库安装多个服务器时发生冲突。 示例

  • https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetchmodelcontextprotocol-servers-fetch
  • https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystemmodelcontextprotocol-servers-filesystem
  • https://github.com/github/github-mcp-servergithub-github-mcp-server

这种命名方式允许你从modelcontextprotocol/servers等仓库安装多个MCP服务器而不会出现命名冲突。

示例(GitHub MCP服务器)

提示:"install https://github.com/github/github-mcp-server"

GitHub Copilot:
我将从你指定的仓库安装GitHub MCP服务器。

采样 (MCP服务器):

输入:
{
  "url": "https://github.com/github/github-mcp-server"
}

输出:
已成功为MCP服务器 'github-mcp-server' 构建Docker镜像!

仓库: https://github.com/github/github-mcp-server
位置: /Users/mossaka/.mcp-installer/servers/github-mcp-server

Docker镜像:
- 使用现有Dockerfile
- 镜像: mcp-installer-github-mcp-server
- 大小与创建时间: REPOSITORY:TAG                           SIZE      CREATED AT
mcp-installer-github-mcp-server:latest   59.5MB    2025-06-09 14:52:46 -0700 PDT
- 端口: {}
- 环境变量: ['GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN', 'GITHUB_TOOLSETS', 'GITHUB_DYNAMIC_TOOLSETS', 'GITHUB_READ_ONLY', 'GITHUB_HOST']
- 所需密钥: ['GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN']
- 元数据: /Users/mossaka/.mcp-installer/servers/github-mcp-server/metadata.json

运行容器 (STDIO传输):
1. 设置所需的环境变量(如果有):
export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your_actual_github_personal_access_token_here

2. 交互式运行容器:
   docker run -i --rm --name mcp-github-mcp-server-container -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=GitHub个人访问令牌 (必需) -e GITHUB_TOOLSETS=要启用的工具集的逗号分隔列表 (可选) -e GITHUB_DYNAMIC_TOOLSETS=设置为1以启用动态工具发现 (可选) -e GITHUB_READ_ONLY=设置为1以启用只读模式 (可选) -e GITHUB_HOST=GitHub Enterprise的自定义GitHub API端点 (可选) -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN} mcp-installer-github-mcp-server

注意: 此服务器使用STDIO传输(标准输入/输出通信)。
- 容器以交互式模式运行 (-i标志)
- 容器退出时将自动移除 (--rm标志)
- 由于使用标准输入/输出,无需进行端口映射

3. 停止容器:
   在运行容器的终端中按Ctrl+C

4. 使用MCP客户端进行后台操作:
   使用你的MCP客户端通过子进程/标准输入输出进行连接

太棒了!GitHub MCP服务器已成功安装。安装完成并构建了Docker镜像。

以下是已安装的内容:

服务器名称: github-mcp-server
仓库: https://github.com/github/github-mcp-server
Docker镜像: mcp-installer-github-mcp-server:latest (59.5MB)
传输类型: STDIO(通过标准输入/输出通信)
所需配置: 服务器需要一个GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN环境变量来与GitHub的API进行身份验证。

可选环境变量:
GITHUB_TOOLSETS: 要启用的工具集的逗号分隔列表
GITHUB_DYNAMIC_TOOLSETS: 设置为1以启用动态工具发现
GITHUB_READ_ONLY: 设置为1以启用只读模式
GITHUB_HOST: GitHub Enterprise的自定义GitHub API端点

服务器现已准备好使用。要运行它,你需要设置GitHub个人访问令牌,然后使用STDIO传输运行Docker容器以与MCP客户端进行通信。

之后,你可以在代理的MCP设置中运行docker来运行容器。

VS Code配置

"github": {
    "type": "stdio",
    "command": "docker",
    "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=<PAT>",
        "mcp-installer-github-mcp-server"
    ]
}
示例(fetch服务器)

提示:"install https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/typescript-servers-0.6.2/src/fetch"

我将从你提供的特定路径安装fetch MCP服务器。

采样 (MCP服务器)

输入:
{
  "url": "https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/typescript-servers-0.6.2/src/fetch"
}

输出:
已成功为MCP服务器 'modelcontextprotocol-servers-fetch' 构建Docker镜像!

仓库: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/typescript-servers-0.6.2/src/fetch
位置: /Users/mossaka/.mcp-sinstaller/servers/modelcontextprotocol-servers-fetch

Docker镜像:
- 生成新的Dockerfile
- 镜像: mcp-sinstaller-modelcontextprotocol-servers-fetch
- 大小与创建时间: REPOSITORY:TAG                                             SIZE      CREATED AT
mcp-sinstaller-modelcontextprotocol-servers-fetch:latest   654MB     2025-06-09 16:28:35 -0700 PDT
- 端口: {}
- 环境变量: []
- 所需密钥: []
- 元数据: /Users/mossaka/.mcp-sinstaller/servers/modelcontextprotocol-servers-fetch/metadata.json

运行容器 (STDIO传输):
1. 设置所需的环境变量(如果有):
   无需密钥

2. 交互式运行容器:
   docker run -i --rm --name mcp-modelcontextprotocol-servers-fetch-container mcp-sinstaller-modelcontextprotocol-servers-fetch

注意: 此服务器使用STDIO传输(标准输入/输出通信)。
- 容器以交互式模式运行 (-i标志)
- 容器退出时将自动移除 (--rm标志)
- 由于使用标准输入/输出,无需进行端口映射

3. 使用你的MCP客户端通过子进程/标准输入输出传输进行连接

✅ fetch MCP服务器已成功安装!

服务器已构建并准备好使用。以下是关键详细信息:

服务器信息:
名称: modelcontextprotocol-servers-fetch
仓库: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/typescript-servers-0.6.2/src/fetch
传输: STDIO(标准输入/输出)
镜像大小: 654MB

VS Code配置

"fetch": {
    "type": "stdio",
    "command": "docker",
    "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp-sinstaller-modelcontextprotocol-servers-fetch"
    ]
}

替代品

V
Vestige
Vestige是一个基于认知科学的AI记忆引擎,通过实现预测误差门控、FSRS-6间隔重复、记忆梦境等29个神经科学模块,为AI提供长期记忆能力。包含3D可视化仪表板和21个MCP工具,完全本地运行,无需云端。
Rust
4.5K
4.5分
M
Moltbrain
MoltBrain是一个为OpenClaw、MoltBook和Claude Code设计的长期记忆层插件,能够自动学习和回忆项目上下文,提供智能搜索、观察记录、分析统计和持久化存储功能。
TypeScript
5.1K
4.5分
B
Bm.md
一个功能丰富的Markdown排版工具,支持多种样式主题和平台适配,提供实时编辑预览、图片导出和API集成能力
TypeScript
4.4K
5分
S
Security Detections MCP
Security Detections MCP 是一个基于Model Context Protocol的服务器,允许LLM查询统一的安全检测规则数据库,涵盖Sigma、Splunk ESCU、Elastic和KQL格式。最新3.0版本升级为自主检测工程平台,可自动从威胁情报中提取TTPs、分析覆盖差距、生成SIEM原生格式检测规则、运行测试并验证。项目包含71+工具、11个预构建工作流提示和知识图谱系统,支持多SIEM平台。
TypeScript
6.0K
4分
P
Paperbanana
PaperBanana是一个自动化生成学术图表和统计图的智能框架,支持从文本描述生成高质量的论文插图,采用多智能体管道和迭代优化,提供CLI、Python API和MCP服务器等多种使用方式。
Python
7.7K
5分
B
Better Icons
一个提供超过20万图标搜索和检索的MCP服务器和CLI工具,支持150多个图标库,帮助AI助手和开发者快速获取和使用图标。
TypeScript
6.7K
4.5分
A
Assistant Ui
assistant-ui是一个开源TypeScript/React库,用于快速构建生产级AI聊天界面,提供可组合的UI组件、流式响应、无障碍访问等功能,支持多种AI后端和模型。
TypeScript
7.3K
5分
A
Apify MCP Server
Apify MCP服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)的工具,允许AI助手通过数千个现成的爬虫、抓取器和自动化工具(Apify Actor)从社交媒体、搜索引擎、电商等网站提取数据。它支持OAuth和Skyfire代理支付,可通过HTTPS端点或本地stdio方式集成到Claude、VS Code等MCP客户端中。
TypeScript
7.5K
5分
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
75.9K
4.5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
84.5K
4.3分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
151.5K
5分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
63.8K
4.8分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
50.3K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
32.1K
4.8分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
56.5K
5分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
106.1K
4.7分
AIBase
智启未来,您的人工智能解决方案智库