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MCP Server · 开发工具

Custom MCP

A Model Context Protocol (MCP Server) created from scratch

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Gmail集成Python开发工具

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作者 / 组织
Wriath18
提供方
Wriath18
运行时
Python

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收录来源

3 个

MCP.so

选型结论

Custom MCP 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

pip install -r requirements.txt

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

使用ChatGPT AI模板的自定义MCP(模型上下文协议)

该项目将自定义MCP(模型控制协议)与ChatGPT AI模板集成在一起,提供了一个与Gmail和GitHub集成的智能代理系统。

特性

  • Gmail集成:从您的Gmail帐户读取和分析电子邮件
  • GitHub集成:与GitHub存储库交互以检查问题、警报和其他信息
  • 智能决策:使用OpenAI模型来决定使用哪些工具以及如何处理信息
  • 自主操作:可以在不同服务之间自主导航,以满足复杂的请求
  • 现代用户界面:使用Next.js和Chakra UI构建的漂亮且响应迅速的UI

示例用例

  • “检查我的Gmail中是否有任何GitHub警告”
  • “查找我的存储库的依赖关系警报”
  • “总结最近的GitHub通知”

技术栈

  • 后端:FastAPI(Python)
  • 人工智能:OpenAI API
  • 外部API:Gmail API、GitHub API
  • 前端:Next.js、React、Chakra UI

项目结构

Custom-MCP/
├── src/                  # MCP Server
│   ├── api/              # API endpoints
│   ├── services/         # Service integrations (Gmail, GitHub, OpenAI)
│   ├── models/           # Data models
│   ├── utils/            # Utility functions
│   ├── config/           # Configuration management
│   └── main.py           # Application entry point
├── chatgpt-ai-template/  # ChatGPT AI Template
│   ├── app/              # Next.js app directory
│   ├── src/              # Source code
│   ├── public/           # Static assets
│   └── package.json      # Dependencies
├── .env                  # Environment variables (not in repo)
├── .env.example          # Example environment variables
├── requirements.txt      # Python dependencies
├── start.sh              # Script to start both servers
└── README.md             # This file

安装说明

1.MCP服务器设置

  1. 安装Python依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 在中设置环境变量 .env 文件(参见 .env.example)
  1. 运行MCP服务器:
   python run.py
  1. MCP服务器将在 http://localhost:8000

2.ChatGPT AI模板设置

  1. 导航到ChatGPT AI模板目录:
   cd chatgpt-ai-template
  1. 安装Node.js依赖项:
   npm install
  1. 运行开发服务器:
   npm run dev
  1. ChatGPT AI模板将在 http://localhost:3000

3.快速入门(两台服务器)

为了方便起见,您可以使用提供的脚本一次启动两台服务器:

./start.sh

此脚本将:

  1. 在后台启动MCP服务器
  2. 等待它初始化
  3. 启动ChatGPT AI模板前端
  4. 退出前端时自动停止MCP服务器

配置

您需要为以下各项设置API凭据:

  • Gmail API(OAuth2)
  • GitHub API(个人访问令牌)
  • OpenAI API

请参阅 .env.example 所需环境变量的文件。

用法

  1. 如上所述,启动MCP服务器和ChatGPT AI模板。
  2. 打开浏览器并导航到 http://localhost:3000.
  3. 点击侧边栏中的“MCP聊天”选项,进入MCP聊天界面。
  4. 在输入框中输入您的查询,然后按Enter键或单击“发送”按钮。
  5. MCP服务器将处理您的查询并返回响应。

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

developer-toolsGmail集成Python本地部署GitHub集成智能决策自主操作现代UI

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。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

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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常见问题

5 条

Custom MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,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。

Custom MCP 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。

Custom MCP 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。

Custom MCP 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。

Custom MCP 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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