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MCP Server · AI代理

copilot MCP tool

一个基于Rust的模型上下文协议(MCP)服务器,充当大型语言模型(如Gemini)与嵌套工具链之间的桥梁,支持多级嵌套工具调用。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
大型语言模型RustToken认证

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
jmikedupont2
提供方
jmikedupont2

工具数量

0

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

copilot MCP tool 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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 0 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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

copilot_mcp_t工具

发展计划和现状

copilot_mcp_tool 是一个基于Rust的模型上下文协议(MCP)服务器,旨在充当像Gemini这样的大型语言模型(LLM)之间的桥梁(通过 copilot-client)以及一系列嵌套的工具。本项目演示了如何使用MCP创建多级嵌套工具调用系统。

项目结构

该项目已被重构为客户端守护进程架构,由单个二进制文件管理: copilot_mcp_tool.

  • copilot_mcp_tool (主二进制): 这是核心应用程序,同时充当服务器和客户端。

- 服务器模式: 当开始时 start,它作为一个独立的后台进程运行,监听MCP连接。 - 客户端模式: 当与以下命令一起使用时 list 或 call,它连接到正在运行的服务器实例以执行命令。

  • mcp_web_client (二进制): 一个简单的基于web的GUI,连接到 copilot_mcp_tool 服务器提供用于调用工具的用户界面。
  • 嵌套工具模块: 该项目仍包含 WeatherTool, TimeTool,以及 EchoTool 演示多级嵌套工具调用。

先决条件

在开始之前,请确保已安装以下内容:

  • 锈蚀和货物: https://www.rust-lang.org/tools/install
  • GitHub命令行界面(gh): (确保您已使用登录 gh auth login).
  • GitHub代币: 个人访问令牌(PAT) copilot 需要范围(或足够的副驾驶访问范围)。

安装和设置

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/jmikedupont2/copilot_mcp_tool.git
   cd copilot_mcp_tool
  1. 设置您的GitHub令牌:

该项目依赖于 GITHUB_TOKEN 用于使用Copilot API进行身份验证的环境变量。

要设置此项,您可以提取GitHub CLI令牌(通常具有必要的作用域)并将其保存到 .env 文件。

   # Extract your GitHub token using gh CLI and save to .env
   # Note: This requires gh CLI to be logged in.
   # On Windows PowerShell:
   (gh auth token).Trim() | Set-Content -Path .\.env -Value { "GITHUB_TOKEN=" + $_ }

   # On Linux/macOS or Git Bash:
   # gh auth token > .env
   # echo "GITHUB_TOKEN=$(cat .env)" > .env
   # Note: The above two lines are a quick hack. A safer way is:
   # echo "GITHUB_TOKEN=$(gh auth token)" > .env

重要提示: 对于 GITHUB_TOKEN 由以下人员取走 cargo run,你 *必须* 在执行命令之前,确保它已加载到shell的环境中。

- 手动(Windows命令提示符): set GITHUB_TOKEN=YOUR_TOKEN_HERE - 手动(Windows PowerShell): $env:GITHUB_TOKEN="YOUR_TOKEN_HERE" - 手动(Linux/macOS/Git Bash): export GITHUB_TOKEN="YOUR_TOKEN_HERE" - 使用 direnv (建议开发): 安装 direnv 并添加 eval "$(direnv hook bash)" (或与shell等效的)到shell配置。然后,简单地说 export GITHUB_TOKEN=YOUR_TOKEN_HERE 在你的 .envrc 文件,或者如果您更喜欢重用 .env 上面创建的文件,put source .env 在你的 .envrc.

  1. 构建项目:
   cargo build

用法

这 copilot_mcp_tool 是一个命令行工具,用于管理MCP服务器并与之交互。

管理服务器

首先,构建项目:

cargo build

检查服务器状态: 默认情况下,不带参数运行该工具会显示服务器状态。

cargo run --bin copilot_mcp_tool
# Or, more explicitly:
cargo run --bin copilot_mcp_tool -- status
# Output: Server is STOPPED.

启动服务器: 这将启动服务器作为后台进程。

cargo run --bin copilot_mcp_tool -- start
# Output:
# Server starting in background...
# Server is RUNNING on port 58361 (PID: 12345).

停止服务器:

cargo run --bin copilot_mcp_tool -- stop
# Output:
# INFO copilot_mcp_tool: Stopping server (PID: 12345)...
# INFO copilot_mcp_tool: Server stopped.

与服务器交互

服务器运行后,您可以使用客户端命令。

列出可用工具:

cargo run --bin copilot_mcp_tool -- list

这将连接到正在运行的服务器并打印可用工具的JSON列表(echo_message 和 kill_process).

调用工具: 这 call 命令使用a tool_name 然后是参数的键值对。

# Example with a simple message
cargo run --bin copilot_mcp_tool -- call echo_message message=hello

# Example with spaces in the value (use quotes)
cargo run --bin copilot_mcp_tool -- call echo_message message="hello world"

该工具将连接到服务器,执行命令,并打印JSON结果。

使用Web GUI

该项目还包括一个简单的web客户端。

  1. 启动MCP服务器:
   cargo run --bin copilot_mcp_tool -- start
  1. 运行web客户端:

在单独的终端中:

   cargo run --bin mcp_web_client

web客户端将启动并继续监听 http://localhost:3000.

  1. 打开浏览器 并导航到 http://localhost:3000 通过web界面与服务器交互。

贡献

请随时打开问题或拉取请求,以改进嵌套MCP工具调用的演示。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

大型语言模型Rust本地部署嵌套工具调用Rust开发MCP协议

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 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 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。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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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

copilot MCP tool 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

copilot MCP tool 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

copilot MCP tool 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。

copilot MCP tool 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

copilot MCP tool 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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