Lunet MCP SSE

吕内特·麦克普塞


一个最小的MCP（模型上下文协议）服务器，演示了通过SSE传输进行Tavily网络搜索，该服务器基于 吕内 框架。

为什么是Lunet？

MCP服务器通常部署为sidecar进程或资源受限的环境中。该实施优先考虑：

• 占地面积最小 -7 MB运行时内存，而Node/Bun/Python为14-28 MB
• 图像尺寸小 -171 MB Docker镜像与367-420 MB的替代品
• 稳定的依赖关系 -libuv和LuaJIT是成熟的、经过实战测试的库，支持Debian LTS
• 无依赖关系变动 -没有npm/pip生态系统开销或持续的安全补丁

性能比较

跑 ./compare.sh 为了重现这些基准：

lunet mcp sse使用 内存减少2.5倍 与Node.js相比， 减少2倍 比本，以及 减少4倍 比Python。

特性

• MCP 2024-11-05 协议支持
• SSE运输 用于实时通信
• 塔维利搜索 整合
• 内存效率高 （Docker中约7 MB RSS，约2 MB原生RSS）
• 零成本追踪 用于调试（禁用时无开销）
• 跨平台 二进制文件（Linux amd64/arm64、macOS arm64、Windows amd64）

下载

预构建的二进制文件可从以下网址获得 :

跑步

macOS（arm64）

# Download and extract
curl -L -o lunet-mcp-sse-macos.tar.gz \
  https://github.com/lua-lunet/lunet-mcp-sse/releases/download/nightly/lunet-mcp-sse-macos.tar.gz
tar -xzf lunet-mcp-sse-macos.tar.gz

# Set up API key
echo "TAVILY_API_KEY=your_key_here" > .env

# Run
./run.sh

Linux（Debian/Ubuntu）

# Install dependencies
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libuv1 libluajit-5.1-2 curl

# Download and extract (use arm64 or amd64 as appropriate)
curl -L -o lunet-mcp-sse-linux-arm64.tar.gz \
  https://github.com/lua-lunet/lunet-mcp-sse/releases/download/nightly/lunet-mcp-sse-linux-arm64.tar.gz
tar -xzf lunet-mcp-sse-linux-arm64.tar.gz

# Set up API key
echo "TAVILY_API_KEY=your_key_here" > .env

# Run
./run.sh

Windows（amd64）

# Download and extract the zip from GitHub releases
# Then in the extracted directory:

# Set up API key
echo TAVILY_API_KEY=your_key_here > .env

# Run
.\run.bat

使用Docker进行测试

您可以在Docker容器中运行Linux二进制文件。这对于在macOS或其他平台上进行测试非常有用。

# Start a container with the binary mounted
docker run -d --name mcp-server -p 8080:8080 \
  -v /path/to/extracted/linux-app:/app -w /app \
  debian:trixie-slim \
  /bin/bash -c 'apt-get update -qq && apt-get install -y -qq libuv1 libluajit-5.1-2 curl >/dev/null 2>&1 && export $(cat .env | xargs) && HOST=0.0.0.0 ./bin/lunet --dangerously-skip-loopback-restriction app/main.lua'

# Test
curl http://localhost:8080/

# Stop
docker stop mcp-server && docker rm mcp-server

macOS与Colima

在macOS上，使用 大肠杆菌 要运行Linux arm64容器：

# Start Colima
colima start

# Download and extract the Linux arm64 build
curl -L -o lunet-mcp-sse-linux-arm64.tar.gz \
  https://github.com/lua-lunet/lunet-mcp-sse/releases/download/nightly/lunet-mcp-sse-linux-arm64.tar.gz
mkdir -p linux-app
tar -xzf lunet-mcp-sse-linux-arm64.tar.gz -C linux-app

# Copy into Colima VM
colima ssh -- mkdir -p /tmp/testapp
tar -czf - -C linux-app . | colima ssh -- tar -xzf - -C /tmp/testapp

# Copy your .env
echo "TAVILY_API_KEY=your_key_here" | colima ssh -- tee /tmp/testapp/.env

# Run the server
docker run -d --name mcp-server -p 8080:8080 \
  -v /tmp/testapp:/app -w /app \
  debian:trixie-slim \
  /bin/bash -c 'apt-get update -qq && apt-get install -y -qq libuv1 libluajit-5.1-2 curl >/dev/null 2>&1 && export $(cat .env | xargs) && HOST=0.0.0.0 ./bin/lunet --dangerously-skip-loopback-restriction app/main.lua'

# Test from macOS
curl http://localhost:8080/
./test_tavily.sh

# Cleanup
docker stop mcp-server && docker rm mcp-server
colima stop

端点

测试

# Check server info
curl http://localhost:8080/

# Run Tavily search test
./test_tavily.sh

# Connect to SSE stream manually
curl -N http://localhost:8080/sse

MCP协议流

1. 客户GET /sse 建立SSE连接
2. 服务器发送 endpoint 具有会话ID的事件
3. 客户端POST JSON-RPC消息到 /message?session=
4. 服务器通过GET连接上的SSE事件进行响应

此存储库中没有HTTPS终止支持。 如果你想经营一家面向公众的MCP SSE，你可以轻而易举 将此代码与nginx一起部署为私有云上的sidecar else 云负载均衡器后面的网络。这就是Unix管道方式 专业工具之间的数据。它为您提供了“QMail安全模型” 其中交易协议攻击与任何 商业逻辑。

可用工具

艰难的搜索

使用Tavily AI搜索引擎搜索网络。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "tavily-search",
    "arguments": {
      "query": "latest AI news",
      "max_results": 5
    }
  }
}

环境变量

从源头构建

# Clone the lua-lunet org repos (lunet-mcp-sse requires sibling lunet repo)
mkdir lua-lunet && cd lua-lunet
git clone https://github.com/lua-lunet/lunet.git
git clone https://github.com/lua-lunet/lunet-mcp-sse.git

# Build lunet with xmake (canonical release profile)
cd lunet
xmake f -m release --lunet_trace=n --lunet_verbose_trace=n -y
xmake build
xmake build lunet-sqlite3
cd ..

# Run
cd lunet-mcp-sse
echo "TAVILY_API_KEY=your_key_here" > .env
make run

零成本追踪

该服务器包括一个零成本跟踪系统，该系统具有 禁用时无开销.

# No tracing (production, zero overhead)
./run.sh

# Verbose startup - show server banner
./run.sh -v
# or: ./run.sh --verbose

# Info level - see sessions and tool calls
MCP_TRACE=info ./run.sh

# Debug level - see HTTP requests and MCP methods
MCP_TRACE=debug ./run.sh

基准测试

将内存和映像大小与其他MCP实现进行比较：

./compare.sh

该测试针对：

• tavily-mcp （Node.js通过npx）
• tavily-mcp （Bun）
• FastMCP（Python）

许可证

麻省理工学院