Token导航 LogoToken导航

MCP Server · 运维云端

MCP Server Final

一个独立的MCP(Model Context Protocol)服务器,提供HTTP REST API和WebSocket端点,用于MCP操作,支持与Jira、ServiceNow等系统的集成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
API集成Python配置管理WebSocket

快速开始

作者 / 组织
Avinash-Venkatswamy
提供方
Avinash-Venkatswamy
运行时
Python

工具数量

0

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

MCP Server Final 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

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

python -m venv venv

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 0 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服务器

一个独立的MCP(模型上下文协议)服务器,为MCP操作提供HTTP REST API和WebSocket端点。任何应用程序都可以使用此服务器与MCP服务器进行交互,以实现Jira、ServiceNow和其他集成。

特性

  • REST API:用于MCP服务器管理和操作的HTTP端点
  • WebSocket API:MCP操作的实时通信
  • 服务器管理:启动、停止、重新启动和监视MCP服务器
  • 工具执行:执行MCP工具并处理自然语言请求
  • 配置管理:动态配置更新
  • 健康监测:服务器健康检查和状态监视

建筑

mcp-server/
├── 01_server/           # Core server components
│   ├── 01_core/         # Core MCP functionality
│   ├── 02_api/          # REST and WebSocket APIs
│   ├── 03_config/       # Configuration management
│   └── 04_utils/        # Utility functions
├── 02_mcp_servers/      # MCP server configurations
│   ├── 01_jira_mcp/     # Jira MCP server
│   ├── 02_servicenow_mcp/ # ServiceNow MCP server
│   └── 03_common/       # Common MCP components
├── 03_communication/    # Communication libraries
├── 04_documentation/    # Documentation
├── 05_tests/           # Test suites
└── 06_deployment/      # Deployment scripts

快速开始

先决条件

  • Python 3.8或更高版本
  • 虚拟环境(推荐)

安装

  1. 克隆存储库
   git clone 
   cd mcp-server
  1. 创建虚拟环境
   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
   cp env.example .env
   # Edit .env with your configuration
  1. 启动服务器
   python main.py

服务器将于启动 http://localhost:8001

API终点

REST API

服务器管理
  • GET /api/v1/status -获取整体系统状态
  • POST /api/v1/servers/start -启动MCP服务器
  • POST /api/v1/servers/stop -停止MCP服务器
  • POST /api/v1/servers/restart -重新启动MCP服务器
MCP操作
  • GET /api/v1/mcp/tools -从MCP服务器获取可用工具
  • POST /api/v1/mcp/process_request -处理自然语言请求
  • POST /api/v1/mcp/call_tool -调用特定的MCP工具
配置
  • GET /api/v1/config -获取当前配置
  • PUT /api/v1/config -更新配置
  • POST /api/v1/config/reload -重新加载配置

WebSocket API

连接到 ws://localhost:8001/ws 用于实时通信。

消息类型
  • ping -健康检查
  • subscribe -订阅活动
  • mcp_request -MCP操作请求
  • server_action -服务器管理操作
事件
  • mcp_server_status -服务器状态更新
  • mcp_tool_execution -工具执行结果
  • mcp_error -错误通知
  • server_health_update -健康更新

使用示例

REST API示例

启动Jira MCP服务器
curl -X POST "http://localhost:8001/api/v1/servers/start" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"server_name": "jira-mcp", "action": "start"}'
处理自然语言请求
curl -X POST "http://localhost:8001/api/v1/mcp/process_request" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "request": "Get all active users from Jira",
    "system": "jira",
    "provider": "openai",
    "api_key": "your_api_key"
  }'
获取可用工具
curl "http://localhost:8001/api/v1/mcp/tools?server_name=jira-mcp"

WebSocket示例

JavaScript客户端
const ws = new WebSocket('ws://localhost:8001/ws');

ws.onopen = function() {
    // Subscribe to events
    ws.send(JSON.stringify({
        type: 'subscribe',
        events: ['mcp_server_status', 'mcp_tool_execution']
    }));
    
    // Send MCP request
    ws.send(JSON.stringify({
        type: 'mcp_request',
        request_id: '123',
        request: 'Get active users from Jira',
        system: 'jira'
    }));
};

ws.onmessage = function(event) {
    const data = JSON.parse(event.data);
    console.log('Received:', data);
};
Python客户端
import websockets
import json
import asyncio

async def mcp_client():
    uri = "ws://localhost:8001/ws"
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        # Subscribe to events
        await websocket.send(json.dumps({
            "type": "subscribe",
            "events": ["mcp_server_status", "mcp_tool_execution"]
        }))
        
        # Send MCP request
        await websocket.send(json.dumps({
            "type": "mcp_request",
            "request_id": "123",
            "request": "Get active users from Jira",
            "system": "jira"
        }))
        
        # Listen for responses
        async for message in websocket:
            data = json.loads(message)
            print(f"Received: {data}")

asyncio.run(mcp_client())

配置

环境变量

变量描述默认值
MCP_SERVER_PORT服务器端口8001
MCP_SERVER_HOST服务器主机0.0.0.0
MCP_LOG_LEVEL日志记录级别信息
MCP_MAX_CONNECTIONS最大WebSocket连接数100
MCP_AUTH_TOKEN身份验证令牌-
OPENAI_API_KEYOpenAI API密钥-
ANTHROPIC_API_KEY无烟煤API密钥-

MCP服务器配置

MCP服务器配置在 02_mcp_servers/ 目录:

  • 01_jira_mcp/01_config.json -Jira MCP服务器配置
  • 02_servicenow_mcp/01_config.json -ServiceNow MCP服务器配置

发展

运行测试

# Run all tests
python -m pytest 05_tests/

# Run specific test categories
python -m pytest 05_tests/01_unit_tests/
python -m pytest 05_tests/02_integration_tests/
python -m pytest 05_tests/03_api_tests/

编码结构

  • 核心组件:MCP服务器管理、启动器、客户端集成
  • API层:REST和WebSocket端点
  • 配置:环境和服务器配置管理
  • 公用事业:健康检查、流程管理、安全

部署

Docker部署

# Build image
docker build -t mcp-server .

# Run container
docker run -p 8001:8001 mcp-server

生产部署

  1. 设置环境变量
  2. 配置反向代理(nginx)
  3. 设置SSL证书
  4. 配置监控和日志记录
  5. 建立流程管理(系统、主管)

故障排除

常见问题

  1. 端口已在使用中

- 检查是否有其他服务正在使用端口8001 - 更改配置中的端口

  1. MCP服务器未启动

- 检查MCP服务器配置 - 验证是否安装了依赖项 - 检查日志是否有错误

  1. WebSocket连接问题

- 验证WebSocket端点是否可访问 - 检查防火墙设置 - 确保消息格式正确

日志

日志被写入 mcp_server.log 默认情况下。集 LOG_LEVEL 在环境中进行更详细的日志记录。

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 进行更改
  4. 添加测试
  5. 提交拉取请求

许可证

\[在此处添加您的许可证信息\]

支持

有关支持和问题:

  • 在存储库中创建问题
  • 检查文档
  • 查看故障排除部分

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

API服务Python本地部署WebSocket服务器管理配置管理健康监测

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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。
  • 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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
MCP Server Final

MCP World · 本页

0stdio有1 个2026-05-17
Ui Tars Desktop 8a825770

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Elie222 MCP

MCP World

0未说明未标注1 个2026-05-17
Arizeai Phoenix MCP

MCP World

0stdio有3 个2026-05-17
Unity MCP 87ee506e

MCP World

42HTTP有2 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP Server Final 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv venv,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。

MCP Server Final 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。

MCP Server Final 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。

MCP Server Final 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。

MCP Server Final 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

继续浏览同类 MCP