MCP Recommender

MCP推荐器

智能MCP（模型上下文协议）服务器，根据您的开发需求为其他MCP服务器提供智能建议。

特性

• 🔍 智能搜索：使用自然语言查询查找MCP服务器
• 📊 丰富的数据库：访问36个以上类别的874多个精心策划的MCP服务器
• 🎯 智能匹配：相关建议的高级评分算法
• 🏷️ 类别筛选：按特定类别和编程语言筛选
• 🚀 易于集成：使用uv包管理器进行简单设置
• 🔧 多个接口：支持CLI和MCP客户端集成

安装

使用紫外线（推荐）

# Clone the repository
git clone https://github.com/mcp-team/mcp-recommender.git
cd mcp-recommender

# Install with uv
uv sync

# Test the installation
uv run -m mcp_recommender --test

使用pip

pip install mcp-recommender

用法

命令行接口

# Test mode - verify installation and see sample recommendations
uv run -m mcp_recommender --test

# Server mode - start the MCP server
uv run -m mcp_recommender --server

# Debug mode - detailed diagnostic information
uv run -m mcp_recommender --debug

MCP客户端集成

添加到MCP客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-recommender": {
      "isActive": true,
      "name": "mcp-recommender",
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-recommender",
        "run",
        "-m",
        "mcp_recommender"
      ]
    }
  }
}

可用工具

集成后，您可以在MCP客户端中使用这些工具：

recommend_mcp

根据您的需求获取智能MCP服务器建议。

参数：

• query （string）：所需功能的描述
• limit （整数，可选）：建议的最大数量（默认值：5）
• category （字符串，可选）：按特定类别筛选
• language （字符串，可选）：按编程语言筛选

例子：

recommend_mcp("database operations with SQLite", limit=3)

list_categories

列出所有可用的MCP类别及其计数。

get_functional_keywords

显示功能关键字映射以获得更好的搜索结果。

分类

推荐人涵盖了36+个类别，包括：

• 开发者工具 （120多台服务器）
• 数据库 （79+台服务器）
• 搜索和数据提取 （69+台服务器）
• 云平台 （39+台服务器）
• 安全 （39+台服务器）
• 沟通 （36+台服务器）
• 浏览器自动化 （23+台服务器）
• 知识与记忆 （22+台服务器）
• 还有更多。..

发展

设置开发环境

# Clone and setup
git clone https://github.com/mcp-team/mcp-recommender.git
cd mcp-recommender

# Install development dependencies
uv sync --dev

# Run tests
uv run pytest

# Build package
uv build

项目结构

mcp-recommender/
├── mcp_recommender/           # Main package
│   ├── __init__.py
│   ├── __main__.py           # CLI entry point
│   ├── server.py             # MCP server implementation
│   └── data/                 # MCP database and keywords
│       ├── mcp_database.json
│       └── functional_keywords.json
├── tests/                    # Test suite
├── LICENSE                   # MIT License
├── README.md                 # This file
└── pyproject.toml           # Package configuration

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

致谢

• 内置于 FastMCP 框架
• MCP数据库由优秀的MCP社区策划
• 由 模型上下文协议

支持

• 📖 文档
• 🐛 问题追踪
• 💬 讨论

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由以下材料制成❤️ MCP社区