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MCP Server · 数据服务

Life Tracker MCP Server

LifeTracker MCP服务器提供DynamoDB集成功能,支持活动日志记录和查询。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
数据库集成PythonClaude

快速开始

作者 / 组织
pinchasn81
提供方
pinchasn81
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

Life Tracker MCP Server 属于数据服务类 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;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

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 mcp dev 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

LifeTracker MCP服务器

MCP服务器,用于LifeTracker DynamoDB集成。

文件

  • main.py -带活动日志工具的FastMCP服务器
  • fastmcp.json -部署配置
  • GSI_SETUP.md -创建DynamoDB全球二级索引指南

先决条件

所需DynamoDB GSI

为了获得最佳性能和一致性,请在以下位置创建全球二级指数 user_name:

索引配置:

  • 索引名称: user_name-index
  • 分区密钥: user_name (字符串)
  • 投影:全部

看 GSI_SETUP.md 有关详细的设置说明。

注: 服务器将在没有GSI的情况下工作,但会退回到较慢的扫描操作 ConsistentRead=True.

本地开发

uv run mcp dev main.py

部署问题

⚠️ 当前问题:FastMCP云抛出“已在此线程中运行asyncio”错误。

这似乎是以下两者之间的兼容性问题:

  • FastMCP HTTP传输
  • 云平台的事件循环管理

尝试修复

✅ 移除 mcp.run() ✅ 延迟DynamoDB初始化 ✅ 已删除枚举类型 ✅ 同时设置AWS_REGION和AWS_DEFAULT_REGION ✅ 创建替代方案 server.py 使用基本MCP服务器

推荐解决方案

  1. 联系FastMCP支持 -此错误来自他们的平台(cli.py:533)
  2. 尝试不同的平台 -部署到:

- 带API网关的AWS Lambda - 谷歌云运行 - 任何主机上的Docker容器

  1. 使用本地/Claude桌面 -与stdio传输完美配合

环境变量

必修的:

  • AWS_ACCESS_KEY_ID
  • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
  • AWS_DEFAULT_REGION (使用此项,而不仅仅是AWS_REGION)
  • TABLE_PREFIX (可选)

工具

  • create_activity_log -记录活动
  • get_activity_logs -获取活动历史记录

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

数据库集成Python本地部署活动日志FastMCPDynamoDB

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

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。
  • 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

  • 需要在数据服务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。
  • 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

Life Tracker MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run mcp dev 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。

Life Tracker 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。

Life Tracker 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。

Life Tracker 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。

Life Tracker MCP Server 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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