My MCP Server

🚀 我的MCP服务器

本项目围绕MCP（模型上下文协议）服务器展开，MCP协议能让应用程序向大语言模型（LLM）提供上下文，该服务器可实现AI模型与各类数据源和工具的统一连接，为AI应用提供强大支持。

🚀 快速开始

1. 下载Claude Desktop

访问链接：Claude Desktop下载

2. 构建自定义MCP服务器

使用以下命令进行操作：

$ npm install
$ npm run build

# 显示build/main.js的完整路径
$ find `pwd` -maxdepth 2 -name main.js

3. 在Claude Desktop设置中注册MCP服务器

⚠️ 重要提示

下面是macOS版本的操作方法，其他操作系统请参考官方文档。

$ vi ~/Library/Application\ 支持/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "myMcp": {
      // 注意：指定node的完整路径（`$ which node`）
      "command": "node",
      // 注意：指定build/main.js的完整路径
      "args": ["xxx/my-mcp-server/build/main.js"]
    }
  }
}

4. 确认Claude Desktop中已注册MCP服务器

重新启动Claude Desktop，确认MCP服务器已成功注册。

尝试询问旧金山的天气，可以看到MCP服务器获取了天气预报信息，并将其整合到生成AI的消息中。

（参考）如果没有MCP服务器的情况

✨ 主要特性

MCP（模型上下文协议）

MCP是一种标准化协议，允许应用程序向LLM提供上下文。它类似于AI应用的USB - C端口，能够以统一的方式连接AI模型与各种数据源和工具。

flowchart LR
  User(fa:fa-user 用户)
  Client["""
  主机带有MCP客户端
  (Claude、IDEs、工具)
  """]

  Server1[“MCP服务器A”]
  Server2[“MCP服务器B”]
  Server3[“MCP服务器C”]

  DB1[本地数据源A]
  DB2[本地数据源B]
  Services[远程服务]

  子图【本地计算机】
  用户 ↔ 客户端
  客户端 ↔ |MCP协议| 服务器1
  客户端 ↔ |MCP协议| 服务器2
  客户端 ↔ |MCP协议| 服务器3

  服务器1 ↔ 数据库1
  服务器2 ↔ 数据库2
  end

  子图【互联网】
  服务器2 ↔ |网络API| 服务
  服务器3 ↔ |网络API| 服务
  end

参考: MCP介绍

【类似概念】功能调用

flowchart LR
  User(fa:fa-user 用户)
  Server[应用程序服务器]
  OpenAI[OpenAI API]

  Function1[服务器上的功能A]
  Function2[服务器上的功能B]
  Function3[服务器上的功能C]
  DB[本地数据源]
  Services[远程服务]

  子图【本地计算机】
  用户 ↔ 服务器
  服务器 ↔ 功能1
  服务器 ↔ 功能2
  服务器 ↔ 功能3
  功能1 ↔ 数据库
  功能2 ↔ 数据库
  end

  子图【互联网（OpenAI）】
  服务器 → |提示| OpenAI
  OpenAI → |带有功能调用的响应| 服务器
  end

  子图【互联网】
  功能2 ↔ |网络API| 服务
  功能3 ↔ |网络API| 服务
  end

参考: OpenAI功能调用指南

📚 详细文档

参考链接

• Anthropic关于模型上下文协议的新闻
• MCP服务器快速入门