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MCP Server · AI代理

Agents MCP Demo

一个演示如何实现MCP(模型上下文协议)服务器的模板,用于连接AI代理和服务与工具及数据源。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
AI代理服务器模板PostgreSQL数据库连接Python

快速开始

作者 / 组织
Alexander-Nestor-Bergmann
提供方
Alexander-Nestor-Bergmann
运行时
Docker

工具数量

4

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Agents MCP Demo 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 4 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

docker run --rm -d --env-file .env -p ${DB_PORT:-8051}:${DB_PORT:-8051} --name sql-mcp-server sql-mcp-demo-server

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Docker,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 4 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

模板MCP服务器

此存储库用作模板,演示如何实现MCP(模型上下文协议)服务器-一种开放标准,旨在将人工智能代理和服务(如克劳德)连接到工具和数据源。 此存储库的主要目标是说明如何构建、配置和运行基本的MCP服务器。 这些工具是简化的示例,不用于生产。

这个特定的示例服务器使用一个简单的PostgreSQL数据库后端来管理用户数据,展示了MCP如何弥合AI代理和外部资源之间的差距。

概述

服务器充当MCP客户端(例如AI代理)和外部数据源(在这种情况下,是一个包含 users 桌子)。它演示了如何:

  • 通过MCP标准定义和公开自定义工具。
  • 处理来自MCP客户端的请求。
  • 将这些请求转换为后端资源上的操作(例如数据库查询)。
  • 将结构化结果或错误返回给客户端。

演示 users 本例中使用的表具有以下结构:

  • id (整数,主键)
  • name (文本)
  • email (文本,唯一)

服务器暴露的示例工具

为了说明如何定义和公开工具,此服务器实现了以下与用户数据库交互的示例函数:

  • add_user:向数据库添加新用户。

- *参数*: name (字符串), email (字符串) - *退货*:确认消息(字符串)或错误。

  • get_all_users:从数据库中检索所有用户的列表。

- *参数*:无 - *退货*:用户对象列表(每个对象都有一个字典 id, name, email)或错误。

  • find_user_by_email:通过电子邮件地址查找特定用户。

- *参数*: email (字符串) - *退货*:单用户对象(字典)或找不到错误。

  • delete_user_by_email:根据用户的电子邮件地址从数据库中删除用户。

- *参数*: email (字符串) - *退货*:确认消息(字符串)或错误。

这些工具是MCP服务器可能提供访问的操作类型的具体示例。

先决条件

  • Python 3.10+
  • 访问PostgreSQL数据库。服务器需要连接详细信息。
  • Docker(推荐用于轻松运行服务器)。
  • uv (用于本地开发依赖性管理)。

配置

环境变量用于配置数据库连接和服务器设置。复制 .env.example 文件到 .env 并更新值:

cp .env.example .env
# Edit .env with your database details and desired server settings

关键变量:

变量描述示例必填默认
DB_URL完整的PostgreSQL连接URLpostgresql+asyncpg://user:pass@host:5432/dbname是
DB_HOSTMCP服务器监听的主机地址0.0.0.0没有0.0.0.0
DB_PORTMCP服务器监听的端口8051没有8051没有INFO
MCP_SIGNING_KEY用于在客户端和服务器之间签名请求的可选密钥。your_very_secret_key否

注: 这 DB_URL 应该使用与asyncpg兼容的驱动程序前缀,如 postgresql+asyncpg://.

用法

使用Docker(推荐)

  1. 塑造形象:

*(确保您已安装并运行Docker)*

   # Navigate to the project root directory (agents-mcp-demo)
   docker build -t sql-mcp-demo-server --build-arg PORT=${DB_PORT:-8051} .
  1. 运行容器:
   docker run --rm -d --env-file .env -p ${DB_PORT:-8051}:${DB_PORT:-8051} --name sql-mcp-server sql-mcp-demo-server

地方发展

  1. 再进行:需要 uv。导航到项目根目录。
   # Create a virtual environment (recommended)
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate # or .\.venv\Scripts\activate on Windows
   # Install using uv
   uv pip install -e .[dev]
  1. 设置环境变量:确保所需 DB_URL 在shell环境中设置或存在于 .env 根目录中的文件(使用dotenv)。
  2. 运行服务器:
   uv run python sqlmcp/server.py

*(服务器将使用环境变量或默认值中的主机/端口)*

与MCP客户端连接

配置您的MCP客户端以连接到正在运行的服务器。连接详细信息取决于您运行服务器的方式。

示例SSE配置(如果通过Docker/Compose运行):

{
  "mcpServers": {
    "sqlDemoServer": { // Choose a name for this server connection
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:8051/sse", // Adjust port if changed from default
    }
  }
}

标准配置示例(用于本地开发):

这允许客户端直接管理服务器进程。

{
  "mcpServers": {
    "sqlDemoServerLocal": { // Choose a name
      "command": "python", // Or path to python in your venv e.g., ".venv/bin/python"
      "args": ["sqlmcp/server.py"], // Path relative to workspace root
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio", // Crucial: Tells server to use stdio
        "DB_URL": "postgresql+asyncpg://user:pass@host:5432/dbname", // MUST provide DB URL
      },
      "workingDirectory": "." // Ensure paths are resolved correctly
    }
  }
}

*(根据您的特定设置调整路径、URL、端口和连接详细信息。)*

开发实践

  • 装订/格式化:使用Ruff(pyproject.toml 已配置)。
  uv run ruff check .
  uv run ruff format .
  • 测试:使用Pytest。 *(测试尚未实施)*.
  # Placeholder command, add tests to tests/ directory
  # uv run pytest

- 测试应添加在 tests/ 目录,镜像 sqlmcp 结构。遵循标准的Pytest约定。

贡献

这主要是一个示例存储库。欢迎通过Pull Requests为提高MCP服务器开发的清晰度、正确性或演示最佳实践做出贡献。请确保代码在提交前已格式化并过梁。

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息或访问 https://opensource.org/licenses/MIT.

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理Python本地部署数据库连接MCP协议服务器模板PostgreSQL

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Docker,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Agents MCP Demo 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run --rm -d --env-file .env -p ${DB_PORT:-8051}:${DB_PORT:-8051} --name sql-mcp-ser…,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Agents MCP Demo 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agents MCP Demo 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agents MCP Demo 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Agents MCP Demo 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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