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MCP Server · 开发工具

Kanad13 MCP

A Model Context Protocol (MCP) server for calculating MD5 and SHA-256 hashes, complete with tools and guides for understanding and building MCP servers. Works with Claude Desktop \u0026 VSCode.

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
开发工具ShellClaudeClaude DesktopVS Code

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作者 / 组织
kanad13
提供方
kanad13
运行时
Python

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MCP.so

选型结论

Kanad13 MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

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 hashing_mcp.cli

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-for-hashing": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "hashing_mcp.cli"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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

用于加密哈希的MCP服务器

用于MD5和SHA-256哈希的模型上下文协议(MCP)服务器。此服务器使LLM能够高效地处理加密请求。

可用工具

服务器提供2个工具:

  • calculate_md5:计算给定文本的MD5哈希值。
  • calculate_sha256:计算给定文本的SHA-256哈希值。

该服务器设计用于MCP客户端,如VS Code Copilot Chat、Claude for Desktop和其他支持 模型上下文协议.

了解MCP并构建自己的MCP服务器

如果您对模型上下文协议(MCP)的概念不熟悉,那么您可以使用以下资源:

  • 什么是MCP?

- 理解模型上下文协议和代理AI

  • 我如何构建自己的MCP服务器?

- 如何构建自己的MCP服务器的简单教程

  • 在哪里可以找到 hashing-mcp-server 包裹?

- 你可以找到 PyPI上的Python包 - 你可以找到 - 你可以在这里找到源代码 - 您也可以在MCP服务器列表中找到它,例如 - mcp.so

  • 如何安装和使用 hashing-mcp-server?

- 有关安装和使用说明,请参阅以下部分。

服务器正在运行

下面的gif显示了MCP服务器如何处理请求并返回相应的加密哈希。 我以Claude Desktop为例,但它与VSCode等其他MCP客户端同样适用。

先决条件

  • 通过Docker运行: Docker已安装并正在运行。
  • 直接运行: Python 3.13+和虚拟环境工具(venv, uv).
  • 贡献/发展: Git、Python 3.13+、, uv (推荐)或 pipDocker(可选,用于测试构建)。

选项1:使用Docker运行服务器(推荐)

这是在不直接管理Python环境的情况下运行服务器的最简单方法。

1.获取Docker镜像:

  • 从Docker Hub拉取(最简单):
  docker pull kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest

2.配置您的MCP客户端:

配置您的客户端以使用 docker run.

  • VS代码(settings.json):
  // In your VS Code settings.json (User or Workspace)
  "mcp": {
      "servers": {
          "hashing-docker": { // Use a distinct name if needed
              "command": "docker",
              "args": [
                  "run",
                  "-i",      // Keep STDIN open for communication
                  "--rm",    // Clean up container after exit
                  "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest" // Change the tag to your version if needed e.g. "hashing-mcp-server:X.Y.Z"
              ]
          }
      }
  }
  • 克劳德桌面(claude_desktop_config.json):
  {
  	"mcpServers": {
  		"hashing-docker": {
  			"command": "docker",
  			"args": [
  				"run",
  				"-i",
  				"--rm",
  				"kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest" // Change the tag to your version if needed e.g. "hashing-mcp-server:X.Y.Z"
  			]
  		}
  	}
  }
  • 其他客户: 根据他们的文档进行调整,使用 docker 作为命令和 run -i --rm IMAGE_NAME 作为论据。有关精确的配置步骤,请参阅他们的官方文档:

- Claude用于桌面/Web设置 - 使用Copilot的VSCode MCP - 开放式AI ChatGPT代理(通过Python)

3.测试集成:

配置后,与您的MCP客户端(VS Code Chat、Claude Desktop等)进行交互。提出旨在触发哈希工具的问题:

  • “计算文本‘hello world’的MD5哈希值”
  • “字符串‘MCP很酷!’的SHA256哈希值是多少?”

客户端应使用您提供的命令在后台启动Docker容器,发送请求,接收哈希结果并显示。

选项2:直接运行服务器(Python环境)

如果您不想使用Docker或出于开发目的,请使用此方法。

1.设置环境和安装:

# Create a dedicated directory and navigate into it
mkdir my_mcp_setup && cd my_mcp_setup

# --- Create & Activate Virtual Environment (Choose ONE method) ---
# Method A: Using uv (Recommended):
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows

# Method B: Using standard venv:
# python -m venv .venv
# source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows
# ---

# --- Install the package (within the active venv, choose ONE method) ---
# Method A: Using uv:
uv pip install hashing-mcp-server

# Method B: Using pip:
# pip install hashing-mcp-server
# ---

2.查找可执行路径:

借助虚拟环境 _活跃的_,找到已安装脚本的完整绝对路径:

# On Linux/macOS:
which hashing-mcp-server
# Example Output: /home/user/my_mcp_setup/.venv/bin/hashing-mcp-server

# On Windows (Command Prompt/PowerShell):
where hashing-mcp-server
# Example Output: C:\Users\User\my_mcp_setup\.venv\Scripts\hashing-mcp-server.exe

复制完整路径 显示在输出中。

3.配置您的MCP客户端:

使用 绝对路径 您复制了客户端配置。

  • VS代码(settings.json):
  // In your VS Code settings.json (User or Workspace)
  "mcp": {
      "servers": {
          // You can name this key anything, e.g., "hasher" or "cryptoTools"
          "hashing": {
              // Paste the full, absolute path you copied here:
              "command": "/full/path/to/your/virtualenv/bin/hashing-mcp-server"
              // No 'args' needed when running the installed script directly
          }
      }
  }

_(将示例路径替换为实际路径)_

  • 克劳德桌面(claude_desktop_config.json):
  {
  	"mcpServers": {
  		"hashing": {
  			// Paste the full, absolute path you copied here:
  			"command": "/full/path/to/your/virtualenv/bin/hashing-mcp-server"
  		}
  	}
  }

_(将示例路径替换为实际路径)_

  • 其他客户: 遵循他们的具体指示,提供 完全绝对路径 在步骤2中找到的命令。

4.测试集成:

配置后,与您的MCP客户端(VS Code Chat、Claude Desktop等)进行交互。问一些旨在触发哈希工具的问题:-“在‘hello world’上使用calculate_md5工具。”-“为文本‘MCP rocks’计算SHA256哈希。”

客户端应使用您提供的绝对路径启动服务器脚本,发送请求,接收哈希结果并显示它。

贡献/开发设置

如果要修改服务器代码或进行贡献,请按照以下步骤操作。

1.克隆存储库:

git clone https://github.com/kanad13/MCP-Server-for-Hashing.git
cd MCP-Server-for-Hashing

2.设置开发环境:

# Create & Activate Virtual Environment (using uv recommended)
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows

# Install in editable mode with development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

_(这将安装软件包,使代码在 src/ 立即生效,无需重新安装。它还安装了中定义的工具 [project.optional-dependencies.dev] 喜欢 pytest)_

3.在开发过程中本地运行: 确保您的开发虚拟环境处于活动状态。您可以使用以下命令运行服务器:

# Run the installed script (available due to -e flag)
hashing-mcp-server

或者直接执行该模块:

python -m hashing_mcp.cli

*(您可以临时配置MCP客户端,使其指向内的可执行路径 *这* 具体发展 .venv 用于集成测试)*

4.运行测试: 确保您的开发虚拟环境处于活动状态:

pytest

维护者任务:发布新版本

_(适用于项目维护人员)_

发布过程(构建、测试、标记、推送到PyPI和Docker Hub)由 build_and_push.sh 脚本位于存储库根目录中。

运行脚本的先决条件:

  • 你一定在里面 激活开发虚拟环境 (source .venv/bin/activate 或 .venv\Scripts\activate).
  • 所需工具必须可用: uv (或 pip), twine, git, docker.
  • 必须配置凭据:

- Docker:通过登录 docker login. - PyPI:通过配置的生产API令牌 TWINE_USERNAME=__token__ 和 TWINE_PASSWORD=pypi-... 环境变量或 ~/.pypirc.

  • 向目标Git存储库授予推送访问权限(origin 默认情况下)和Docker Hub存储库(kunalpathak13/hashing-mcp-server 默认情况下)。

释放步骤:

  1. 确保 version 字段在 pyproject.toml 已更新为正确的新版本号。
  2. 将任何最终代码更改提交并推送到主分支。
  3. 使发布脚本可执行(一次性设置): chmod +x build_and_push.sh
  4. 激活虚拟环境: source .venv/bin/activate (或同等)。
  5. 从存储库根运行脚本: ./build_and_push.sh
  6. 该脚本将执行所有步骤:构建、检查、上传到PyPI、构建Docker镜像、标记Docker镜像(版本和 latest),推送Docker镜像,创建Git标签,推送Git标签。
  7. 验证新的包版本是否在PyPI上运行,以及新的Docker标签是否在Docker Hub上可用。

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

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

developer-toolshashingmcpvscodeclaudellmagentic-aimodel-context-protocol

支持客户端

Claude DesktopClaudeVS Code

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

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

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 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

Kanad13 MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m hashing_mcp.cli,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。

Kanad13 MCP 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。

Kanad13 MCP 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。

Kanad13 MCP 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。

Kanad13 MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、VS Code;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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