🚀 模型上下文协议（MCP）服务器集合

本项目是一组模型上下文协议（MCP）服务器的集合，借助AI工具开发而成。MCP服务器可用于与Claude、Perplexity等大型语言模型（LLMs）交互，为不同应用场景提供专用接口，能助力开发者更便捷地集成AI功能。

🚀 快速开始

安装说明

1. 克隆仓库：

   git clone [仓库地址]
   cd MCP-Server-Collection
   npm install
   

2. 启动服务器：

   npm start
   

入门指引

1. 项目初始化：

   npm init -y
   

2. 安装依赖：

   npm install [包名]
   

3. 开发服务器启动：

   npm run dev
   

4. 生产环境部署：

   npm start
   

✨ 主要特性

• 提供与主流AI服务交互的标准化接口。
• 便于开发者快速集成AI功能到其应用中。
• 促进AI驱动开发的易用性和普及性。

📦 安装指南

克隆与依赖安装

克隆仓库并安装依赖：

git clone [仓库地址]
cd MCP-Server-Collection
npm install

启动服务器

启动服务器命令如下：

npm start

项目初始化与依赖安装

项目初始化并安装依赖：

npm init -y
npm install [包名]

开发与生产环境启动

开发环境启动服务器：

npm run dev

生产环境部署：

npm start

💻 使用示例

基础用法

目前文档未提供具体代码示例，后续可根据实际使用场景补充。

📚 详细文档

单体仓库结构

├── README.md              # 仓库说明文档
├── LICENSE                # 许可证文件
├── package.json          # 包管理配置文件
├── .gitignore             # Git忽略文件
└── servers/
    ├── perplexity-server/ # Perplexity服务器代码
    └── keywords-everywhere-server/ # 关键词 everywhere 服务器代码

当前服务器介绍

本仓库包含Perplexity服务器和关键词everywhere服务器代码。

目的和用例

项目目标

• 提供与主流AI服务交互的标准化接口。
• 便于开发者快速集成AI功能到其应用中。
• 促进AI驱动开发的易用性和普及性。

典型应用场景

1. 数据分析增强：利用AI进行数据清洗、特征提取和模式识别。
2. 自然语言处理：实现文本分类、情感分析和机器翻译等功能。
3. 智能推荐系统：构建基于用户行为的个性化推荐引擎。
4. 自动化运维：通过AI辅助进行日志分析、故障诊断和系统优化。

配置说明

环境变量配置

// .env 文件示例
PORT=3000
API_KEY=your_api_key_here

日志管理策略

• 日志级别：设置为debug, info, warn, error, fatal
• 日志格式：采用[timestamp] [level] message格式
• 日志输出：支持控制台和文件输出，保留最近7天的日志

贡献指南

参与方式

1. 代码贡献：

   • 发送Pull Request修复问题或添加功能。

2. 文档完善：

   • 提交对文档的改进意见。

3. 问题反馈：

   • 在GitHub上提交Issues报告问题。

4. 愿景共建：

   • 贡献新服务器模块或扩展现有功能。

开发规范

1. 代码风格：遵循社区制定的编码规范。
2. 单元测试：为新增功能编写单元测试用例。
3. 文档更新：在修改功能时同步更新相关文档。
4. 版本兼容性：确保新版本向后兼容。

🔧 技术细节

本项目使用Node.js进行开发，通过package.json进行包管理。服务器启动依赖于npm命令，利用环境变量配置服务器端口和API密钥等信息。日志管理采用特定的级别和格式，支持控制台和文件输出，并保留最近7天的日志。

📄 许可证

本项目遵循MIT许可证，详细信息请参阅LICENSE文件。

⚠️ 重要提示

作者不是专业程序员，没有正式的编程或软件开发背景。这些项目是作者在学习和创建个人及职业需求中有用工具的过程中所进行的探索。虽然努力追求质量，但这些并非专业级实现，请基于适当的预期使用它们。

💡 使用建议

若要参与项目开发，请遵循贡献指南中的开发规范，确保代码质量和项目的可维护性。在使用服务器时，按照安装与使用指南进行操作，注意环境变量的配置。