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MCP Server · AI代理

Brest MCP Server

Brest MCP Server 是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务器实现,提供MCP交互的基础设施,内置调试和监控功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1@modelcontextprotocol/inspector
调试工具服务器实现PythonAI代理集成JavaScript

快速开始

作者 / 组织
Nijal-AI
提供方
Nijal-AI
运行时
Node.js

工具数量

1

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

2

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Brest MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 1 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

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run brest-mcp

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 Node.js,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 1 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

布雷斯特MCP服务器

布雷斯特地区强大的模型上下文协议(MCP)服务器实现,为基于MCP的交互提供基础设施,并具有内置调试和监控功能。

目录

- 运行服务器 - 使用客户端 - AI代理集成

描述

布雷斯特MCP服务器 是布雷斯特地区模型上下文协议(MCP)的服务器实现。它为管理基于MCP的交互提供了一个强大的基础设施,并包括一个用于调试和监控的MCP检查器。

该项目的目标是促进MCP服务的部署和管理,重点是简单性和可靠性。

特性

  • 🚀 MCP协议实现:完全符合模型上下文协议标准
  • 🔍 内置检查器:使用集成的web界面调试和监控您的MCP服务器
  • 🤖 AI代理集成:支持A2A协议和代理间通信
  • 🐍 基于Python:使用Python 3.12+构建,用于现代开发实践
  • 📦 UV包装管理:快速可靠的依赖关系管理
  • 🔧 开发工具:包括客户端工具和调试实用程序

先决条件

在安装Brest MCP服务器之前,请确保您已经:

  • Python 3.12.3 或更高
  • Node.js (供MCP检查员使用)
  • Git (用于克隆存储库)
  • 紫外线 软件包管理器(安装说明如下)

技术

  • 语言:Python 3.12.3或兼容
  • 依赖管理:紫外线
  • 检查员:通过Node.js的MCP检查器(npx)
  • 环境:由管理的虚拟环境 uv
  • 协议:模型上下文协议(MCP)和A2A(代理到代理)

安装

要在本地安装和配置Brest MCP服务器,请执行以下步骤:

  1. 安装 uv (如果尚未安装):

- 在Linux/macOS上:

     curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

- 在Windows上:

     powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/Nijal-AI/Brest-mcp-server.git
   cd Brest-mcp-server
  1. 创建并激活虚拟环境:
   uv venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
   uv sync

用法

运行服务器

要在本地运行服务器,请按以下步骤操作:

  1. 确保虚拟环境已激活:
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 使用MCP检查器启动服务器:
   npx @modelcontextprotocol/inspector uv run brest-mcp
  1. 在浏览器中访问MCP检查器:

- 代理: http://localhost:3000 - Web界面: http://localhost:5173

输出示例:

Starting MCP inspector...
Proxy server listening on port 3000
🔍 MCP Inspector is up and running at http://localhost:5173 🚀

使用客户端

如果您想使用Brest MCP服务器与AI代理通信,可以使用 tools 目录:

uv run python tools/client.py src/server.py

AI代理集成

您还可以使用A2A协议上的Brest MCP Server与AI代理聊天。

  1. 设置代理:
   echo "MCP_TRANSPORT=stdio" > src/.env
  1. 运行代理:
   uv run agent
  1. 使用A2A示例演示 (可选):
   # Setup
   git clone https://github.com/google-a2a/a2a-samples.git
   echo "GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here" > a2a-samples/demo/ui/.env

   # Run
   cd a2a-samples/demo/ui
   uv run main.py

然后导航到 http://localhost:12000,转到“代理”并将您的布雷斯特专家代理连接到 localhost:10030。如果需要,您可以添加其他代理,然后转到主页并创建新的对话,与您的代理进行讨论。

发展

对于希望贡献或开发高级功能的开发人员,请执行以下附加步骤:

  1. 确保已设置虚拟环境并安装了依赖项:
   uv venv
   uv sync
  1. 使用MCP检查器调试和监视服务器:
   npx @modelcontextprotocol/inspector uv run brest-mcp
  1. 请参阅 pyproject.toml 文件 有关依赖关系和配置的详细信息。

故障排除

常见问题

虚拟环境激活失败

  • 确保 uv 已正确安装并位于您的PATH中
  • 尝试重新创建虚拟环境: uv venv --force

MCP检查器未启动

  • 确保已安装Node.js: node --version
  • 清除npm缓存: npm cache clean --force
  • 尝试全局安装检查器: npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

A2A样本连接错误

  • 验证您的Google API密钥在 .env 文件
  • 检查布雷斯特专家代理是否正在运行 localhost:10030
  • 确保所有必需的端口都可用,并且没有被防火墙阻止

依赖项安装失败

  • 更新 uv 到最新版本: uv self update
  • 清除缓存: uv cache clean
  • 尝试使用详细输出进行安装: uv sync -v

获取帮助

如果您遇到此处未涵盖的问题:

  1. 检查 问题 GitHub上的部分
  2. 查阅MCP协议文档
  3. 创建一个包含详细错误消息和环境详细信息的新问题

贡献

欢迎投稿!要提出更改:

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支: git checkout -b feature/your-feature-name
  3. 进行更改 并确保测试通过
  4. 遵循编码标准 在项目中定义
  5. 提交拉取请求 清楚地描述您的更改

请参阅 贡献.md 文件以获取详细指南。

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

服务器实现Python本地部署模型上下文协议调试工具AI代理集成Python开发

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 1 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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 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。

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常见问题

5 条

Brest MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx @modelcontextprotocol/inspector uv run brest-mcp,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Brest MCP Server 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Brest MCP Server 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。

Brest MCP Server 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。

Brest MCP Server 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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