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运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

MCP Framework Server

MCP Server

一个基于Python的MCP服务器,用于使用各种框架处理请求。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
API集成后端服务PythonClaudeClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Elhan1505

提供方

Elhan1505

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python -m venv venv

详细介绍

MCP框架服务器

基于Python的MCP(模型上下文协议)服务器,用于使用各种框架处理请求。

特性

  • 基于FastAPI的REST API
  • 健康检查端点
  • 框架处理端点
  • 铁路部署就绪

项目结构

mcp-framework-server/
├── src/
│   ├── server.py          # Main MCP server logic
│   └── api.py             # FastAPI application
├── frameworks/            # Framework definitions directory
├── requirements.txt       # Python dependencies
├── pyproject.toml        # Project configuration
├── railway.json          # Railway deployment config
└── .env.example          # Environment variables template

注: Telegram机器人集成位于单独的存储库中。 此服务器仅提供用于处理请求的REST API。

本地开发

先决条件

  • Python 3.10或更高版本

设置

  1. 克隆存储库:
git clone 
cd mcp-framework-server
  1. 创建并激活虚拟环境:
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境变量:
cp .env.example .env
# Edit .env and add your Anthropic API key
  1. 运行服务器:
uvicorn src.api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

服务器将在以下时间启动 http://localhost:8000

API终点

健康检查

GET /health

答复:

{
  "status": "healthy"
}

处理请求

POST /process
Content-Type: application/json

{
  "framework": "example-framework",
  "input": "your input data"
}

答复:

{
  "framework": "example-framework",
  "input": "your input data",
  "output": "processed output",
  "status": "success"
}

重置对话框

POST /reset_dialog
Content-Type: application/json

{
  "framework": "navigator_vocalis",
  "user_id": "123456"
}

答复:

{
  "status": "ok",
  "message": "История диалога сброшена"
}

Telegram bot用于/new_dialog命令。从数据库中删除对话历史记录。

铁路部署

选项1:从GitHub部署

  1. 将代码推送到GitHub
  2. 首选 铁路
  3. 点击“新建项目”→ “从GitHub仓库部署”
  4. 选择您的存储库
  5. 添加环境变量:

- ANTHROPIC_API_KEY:您的Anthropic Claude API密钥 - FRAMEWORKS_PATH: ./frameworks (默认)

  1. 铁路将自动检测 railway.json 配置和部署

选项2:使用Railway CLI进行部署

  1. 安装铁路CLI:
npm i -g @railway/cli
  1. 登录铁路:
railway login
  1. 初始化并部署:
railway init
railway up
  1. 设置环境变量:
railway variables set ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
railway variables set FRAMEWORKS_PATH=./frameworks

验证部署

部署后,Railway将提供一个URL。测试您的部署:

curl https://your-app.railway.app/health

环境变量

  • ANTHROPIC_API_KEY:您的Anthropic Claude API密钥(必需)
  • FRAMEWORKS_PATH:框架目录的路径(默认: ./frameworks)

如何获取Anthropic API密钥:

  1. 注册地址:https://console.anthropic.com
  2. 转到“API密钥”部分
  3. 创建新密钥
  4. 复制密钥(格式: sk-ant-api03-...)

发展路线图

  • \[\]实现从外部存储库加载框架
  • \[\]添加框架执行逻辑
  • \[\]实现身份验证
  • \[\]添加请求日志记录和监控
  • \[\]添加单元测试
  • \[\]添加集成测试

许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

API集成后端服务PythonClaudeRESTAPI本地部署FastAPI模型处理

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

api-key

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdioapi-key部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

来源信息

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