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MCP Server · 开发工具

Crewai Demo MCP Server

一个为CrewAI代理提供文件系统和命令执行交互工具的MCP服务器。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理工具开发工具Python命令执行文件管理

快速开始

作者 / 组织
kimwwk
提供方
kimwwk
运行时
Python

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

Crewai Demo MCP Server 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 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

开发工具

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

uv run python main.py

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 Python,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 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。

详细介绍

CrewAI演示MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,为CrewAI代理提供文件和命令执行工具。

概述

此MCP服务器提供了几个工具,CrewAI代理可以使用这些工具与文件系统交互并执行命令:

  • read_file:读取带有行号的文件内容
  • 列表文件:列出目录中的文件,遵守.gitignore模式
  • write_to_file:通过验证将内容写入文件
  • execute_命令:使用适当的进程管理执行shell命令

安装

  1. 克隆此存储库:
   git clone https://github.com/kimwwk/crewai-demo-mcp-server.git
   cd crewai-demo-mcp-server
  1. 使用安装依赖项 uv:
   # If you don't have uv installed, install it first:
   # curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   uv sync

用法

运行MCP服务器

uv run python main.py
# .venv/bin/python3 main.py

默认情况下,服务器使用SSE传输运行。要使用stdio传输,请取消main.py中相应行的注释。

环境变量

  • PROJECT_ROOT_PATH:设置此选项以覆盖默认项目根路径

工具文档

read_file

读取文件并返回包含行号的内容。

参数:

  • path:从项目根目录到文件的相对路径
  • line_range:可选的读取行范围(例如,“10-50”)
  • max_lines:要读取的最大行数(默认值:1000)

列表文件

列出目录中的文件,可选地递归列出,以纪念.gitignore。

参数:

  • path:从项目根目录到目录的相对路径
  • recursive:是否递归列出文件(默认值:False)

write_to_file

将内容写入文件。如果文件不存在,则创建该文件,如果存在,则覆盖该文件。

参数:

  • path:从项目根目录到文件的相对路径
  • content:要写的内容
  • line_count:用于遗漏检测的预测行数

execute_命令

在具有超时的子流程中执行命令并捕获流输出。

参数:

  • command:要执行的命令
  • cwd:可选工作目录(相对于PROJECT_ROOT_PATH或绝对)

许可证

麻省理工学院

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

AI代理工具Python本地部署文件管理命令执行开发工具

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

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。
  • 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 Python,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

  • 需要在开发工具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

Crewai Demo MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python main.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Crewai Demo 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Crewai Demo 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。

Crewai Demo 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。

Crewai Demo 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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