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MCP Server · 浏览器工具

Learn MCP Anthropic

MCP Chat是一个通过OpenRouter与LLM交互的命令行应用,支持MCP协议的工具、资源和提示扩展。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
命令行工具HTMLClaudeLLM交互

快速开始

作者 / 组织
AnupDangi
提供方
AnupDangi
运行时
Python

工具数量

2

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

Learn MCP Anthropic 属于浏览器工具类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

浏览器工具

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run 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 2 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

MCP聊天

MCP Chat是一个命令行应用程序,通过以下方式与LLM聊天 开放路由 并扩展了模型 MCP(模型上下文协议) 工具、资源和提示。堆栈展示了最小 MCP主机 (CLI+模型循环) MCP客户端 (stdio),以及 MCP服务器 (FastMCP)协同工作。

如何学习这个代码库

使用此顺序,以便概念在运行代码中保持基础,注释与仓库保持同步。

1.先阅读笔记(概念+图表)

  1. notes/basics.md --主机、客户端、服务器;工具、资源、提示按顺序排列;stdio心理模型;这个仓库如何映射到每个部分。
  2. notes/advanced.md --JSON-RPC消息类别、流式HTTP/SSE、负载平衡和 stateless / json_response, 采样、记录和进度, 根;以下所有内容的数字索引 notes/images/.

当一个部分链接出来时,并行浏览官方文档: MCP架构, 介绍, 规格.

2.运行应用程序,然后按文件顺序读取根项目

  1. 完成 先决条件 和 设置 下面,然后运行 uv run main.py (或 python main.py).
  2. 尝试 用法:普通聊天, @document 提及(资源), /command 通过模型,用户可以查看流程(提示)和工具使用情况。
  3. 自上而下跟踪执行情况:

- main.py --产卵 MCPClient,构建 CliChat / CliApp,CLI参数中的可选额外服务器。 - mcp_client.py --stdio传输, initialize, list_tools, call_tool、资源、提示。 - mcp_server.py --FastMCP:工具(read_doc_contents, edit_document),资源(docs://…),提示(format). - core/chat.py + core/tools.py --聚合OpenRouter的MCP工具并运行工具调用循环。 - core/cli_chat.py — @ 资源注入和 / 提示命令。 - core/openrouter.py, core/cli.py, core/cli_chat.py -CLI和API接线。

3.先进的传输和服务器用户体验(mcp-advanced/)

根应用程序使用 标准.为 可流式传输的HTTP,服务器中的日志记录/进度,以及类似的标志 stateless_http / json_response,打开 mcp-advanced/README.md,跑 mcp-advanced/main.py,并调和你所看到的 第2节 的 notes/advanced.md.

4.有意延伸

  • 新文档或工具: 开始于 mcp_server.py;确认发现 mcp_client.py 或检查员。
  • 主机行为: core/cli_chat.py (提及、斜线命令)和 core/chat.py (模型+工具)。
  • 第二台MCP服务器: 将另一个脚本作为CLI参数传递给 main.py 并了解如何 clients 已建成。

学习资源

先决条件

  • Python 3.10+(参见 pyproject.toml)
  • OpenRouter API密钥和选定的模型id

设置

步骤1:配置环境变量

创建或编辑 .env 在项目根目录中:

OPENROUTER_API_KEY=""   # your OpenRouter API key
OPENROUTER_MODEL=""     # e.g. anthropic/claude-3.5-sonnet (see OpenRouter model list)
# Optional: USE_UV=1 makes main.py spawn the server with `uv run mcp_server.py`

步骤2:安装依赖项

选项1:uv(推荐)

紫外线 是一个快速的Python包安装程序和解析器。

  1. 如果需要,安装紫外线: pip install uv
  2. 创建并激活虚拟环境:
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 安装并运行:
uv pip install -e .
uv run main.py
选项2:pip
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install anthropic python-dotenv prompt-toolkit "mcp[cli]==1.8.0"
python main.py

用法

基本交互

键入信息,然后按Enter键与模特聊天。

文档检索(资源通过 @)

包含服务器目录中的文档id:

> Tell me about @deposition.md

命令(通过以下方式提示 /)

按名称运行服务器定义的提示(选项卡完成):

> /format deposition.md

发展

添加新文档

编辑 docs 字典在 mcp_server.py.

实施或扩展MCP行为

  1. 服务器界面:工具、资源、提示 mcp_server.py.
  2. 客户端/会话助手: mcp_client.py.
  3. 主机集成: core/chat.py, core/tools.py, core/cli_chat.py.

敲击和打字

此仓库中还没有共享的lint或类型检查任务;如果你想要更严格的CI,可以添加它们。

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

HTML本地部署命令行工具LLM交互MCP协议OpenRouter集成模型扩展

支持客户端

Claude

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

自动操作网页

打开页面、点击、填表,把浏览器动作交给模型执行。

抓结构化数据

把页面内容整理成表格或 JSON,省掉手工复制粘贴。

走一遍关键流程

按步骤检查页面是否正常,回归时少漏环节。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 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。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在浏览器工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 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。
  • 暂时拿不到API Key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

Learn MCP Anthropic 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run 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。

Learn MCP Anthropic 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。

Learn MCP Anthropic 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。

Learn MCP Anthropic 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,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。

Learn MCP Anthropic 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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