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MCP Server · AI代理

Everything Server

my-mcp 是一个基于 FastMCP 的模型上下文协议服务器,支持动态工具加载和配置管理,适用于开发高效的工具集成环境。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
Python配置管理AI代理

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作者 / 组织
kcbabo
提供方
kcbabo
运行时
Python

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1

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资源数量

0

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0

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2 个

MCP World

选型结论

Everything 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

uv run python src/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 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

我的mcp

my-mcp是一个使用FastMCP构建的模型上下文协议(mcp)服务器,具有动态工具加载功能。

特性

  • 动态工具加载:工具会自动从以下位置发现和加载 src/tools/
  • 每个文件一个工具:每个工具都是一个具有与文件名匹配的函数的单个文件
  • FastMCP集成:利用FastMCP实现强大的MCP协议处理
  • 配置管理:通过工具进行特定配置 mcp.yaml
  • 快速失败:如果任何工具加载失败,服务器将不会启动
  • 自动生成的测试:工具验证的自动测试生成

项目结构

src/
├── tools/              # Tool implementations (one file per tool)
│   ├── echo.py         # Example echo tool
│   └── __init__.py     # Auto-generated tool registry
├── core/               # Dynamic loading framework
│   ├── server.py       # Dynamic MCP server
│   └── utils.py        # Shared utilities
└── main.py             # Entry point
mcp.yaml               # Configuration file
tests/                  # Generated tests

快速开始

选项1:本地开发(使用Python/uv)

  1. 安装依赖项:
   uv sync
  1. 运行服务器:
   # Stdio mode (default MCP transport)
   uv run python src/main.py

   # HTTP mode with WebSocket MCP endpoint
   uv run python src/main.py --http

   # HTTP mode with custom host/port
   uv run python src/main.py --http --host 0.0.0.0 --port 8080
  1. 使用uv脚本:
   # Development mode (HTTP on port 3000)
   uv run dev

   # HTTP mode
   uv run dev-http

   # Stdio mode
   uv run start
  1. 添加新工具:
   # Create a new tool (no tool types needed!)
   arctl mcp add-tool weather

   # The tool file will be created at src/tools/weather.py
   # Edit it to implement your tool logic

选项2:仅Docker开发(不需要本地Python/uv)

  1. 构建Docker镜像:
   arctl mcp build --verbose
  1. 在容器中运行:
   docker run -i my-mcp:latest
  1. 添加新工具:
   # Create a new tool
   arctl mcp add-tool weather

   # Edit the tool file, then rebuild
   arctl mcp build

HTTP传输模式

出于开发和集成目的,服务器支持在HTTP模式下运行。

以HTTP模式启动

# Command line flag
python src/main.py --http

# Environment variable
MCP_TRANSPORT_MODE=http python src/main.py

# Custom host and port
python src/main.py --http --host localhost --port 8080

创建工具

基本工具结构

每个工具都是一个Python文件 src/tools/ 包含一个装饰有 @mcp.tool():

# src/tools/weather.py
from core.server import mcp
from core.utils import get_tool_config, get_env_var

@mcp.tool()
def weather(location: str) -> str:
    """Get weather information for a location."""
    
    # Get tool configuration
    config = get_tool_config("weather")
    api_key = get_env_var(config.get("api_key_env", "WEATHER_API_KEY"))
    base_url = config.get("base_url", "https://api.openweathermap.org/data/2.5")
    
    # TODO: Implement weather API call
    return f"Weather for {location}: Sunny, 72°F"

工具示例

生成的工具模板包括常见模式的注释示例:

# HTTP API calls
# async with httpx.AsyncClient() as client:
#     response = await client.get(f"{base_url}/weather?q={location}&appid={api_key}")
#     return response.json()

# Database operations  
# async with asyncpg.connect(connection_string) as conn:
#     result = await conn.fetchrow("SELECT * FROM weather WHERE location = $1", location)
#     return dict(result)

# File processing
# with open(file_path, 'r') as f:
#     content = f.read()
#     return {"content": content, "size": len(content)}

配置

在中配置工具 mcp.yaml:

tools:
  weather:
    api_key_env: "WEATHER_API_KEY"
    base_url: "https://api.openweathermap.org/data/2.5"
    timeout: 30
  
  database:
    connection_string_env: "DATABASE_URL"
    max_connections: 10

测试

运行生成的测试以验证您的工具是否正确加载:

uv run pytest tests/

发展

添加依赖关系

更新 pyproject.toml 并运行:

uv sync

代码质量

uv run black .
uv run ruff check .
uv run mypy .

部署

码头工人

# Build image (handles lockfile automatically)
arctl mcp build

# Run container
docker run -i my-mcp:latest

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

动态工具加载Python本地部署FastMCP集成配置管理自动测试生成工具开发

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 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

Everything Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python src/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。

Everything 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。

Everything 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。

Everything 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。

Everything 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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