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MCP Server · AI代理

Dingdoor MCP

Dingdoor MCP是一个最小化的模型上下文协议服务器,用于与ChatGPT的Apps SDK/Dev模式集成,提供列出活动服务类别的功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
ChatGPT集成Python本地部署STDIO

快速开始

作者 / 组织
Dingdoor-Data
提供方
Dingdoor-Data
运行时
Python

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

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Dingdoor MCP 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

python3 -m venv .venv

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 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

Dingdoor MCP(应用软件开发工具包就绪)

最小MCP(模型上下文协议)服务器 丁门 构建用于与ChatGPT的Apps SDK/Dev模式集成。\ 目前包括一个工具: list_categories (返回Dingdoor的活动服务类别和UI提示)。

______________________________________________________________________

📂 存储库结构

dingdoor-mcp/
├─ apps/
│ ├─ manifest.json
│ └─ ui/
│ └─ CategoryList.example.json
├─ server/
│ ├─ mcp.py
│ ├─ main.py
│ └─ tools/
│ ├─ init.py
│ └─ list_categories.py
├─ .env.example
├─ README.md
└─ requirements.txt

______________________________________________________________________

🛠 设置和运行说明

1.创建并激活您的虚拟环境

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate      # macOS / Linux

2.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

3.复制.env.示例文件

cp .env.example .env

4.启动MCP服务器(HTTP模式)

python -m server.main

🌍 通过ngrok公开(用于ChatGPT访问)

在单独的终端中:

ngrok http http://localhost:8000

这将为您提供一个公共HTTPS URL,例如:

https://abcdef12345.ngrok-free.app

您的MCP端点变为:

https://abcdef12345.ngrok-free.app/mcp

🔌 连接到ChatGPT(开发模式)

打开ChatGPT→ 设置→ 连接器→ 创建

名称:鼎门(开发)

MCP Server URL: https://.ngrok-free.app/mcp

身份验证:无(用于测试)

创建/检查连接器是否处于活动状态

✅ 测试工具

在新的聊天对话中,尝试:

“使用Dingdoor(dev)列出活动类别。”

您应该看到ChatGPT调用您的list_categories工具,并内联呈现类别列表(因为您的工具返回ui提示)。

凭据(.env.example.示例)

DINGDOOR_API_KEY=
TRANSPORT=stdio
HTTP_HOST=0.0.0.0
HTTP_PORT=8000
HTTP_TIMEOUT_S=10
DINGDOOR_BASE=https://dingdoor.com

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

ChatGPT集成Python本地部署模型上下文协议服务分类

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 Python,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

Dingdoor MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv .venv,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。

Dingdoor 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。

Dingdoor 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。

Dingdoor 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。

Dingdoor 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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