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MCP Usecase

MCP Server

Quick-start Auto MCP是一款帮助用户在Claude Desktop和Cursor中快速注册Anthropic的Model Context Protocol(MCP)的工具,提供快速设置、多种工具支持以及自动生成JSON文件等功能。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

185

资源数

0
PythonClaude自动化Claude DesktopClaudeCursor

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

braincrew-lab

提供方

braincrew-lab

最后核验

2026/5/17 20:19

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

快速启动自动MCP:一体式克劳德桌面和光标

英语 | 韩语

引言

快速启动自动MCP 是一个工具,可以帮助您在Claude Desktop和Cursor中轻松快速地注册Anthropic的模型上下文协议(MCP)。

主要优势:

  1. 快速设置:只需运行工具并复制/粘贴生成的JSON文件,即可将MCP功能添加到Claude Desktop和Cursor中。
  2. 提供的各种工具:我们不断更新有用的MCP工具。关注我们,了解您的个性化工具包。:)

目录

特性

  • RAG(检索增强生成) -PDF文档的关键字、语义和混合搜索功能
  • 淡化外部知识API -通过Dify的外部知识API实现文档搜索功能
  • Dify工作流 -从Dify工作流中执行和检索结果
  • 网页搜索 -使用Tavily API进行实时网络搜索
  • 自动生成JSON -自动生成Claude Desktop和Cursor所需的MCP JSON文件

项目结构

.
├── case1                     # RAG example
├── case2                     # Dify External Knowledge API example
├── case3                     # Dify Workflow example
├── case4                     # Web Search example
├── data                      # Example data files
├── docs                      # Documentation folder
│   ├── case1.md           # case1 description 🚨 Includes tips for optimized tool invocation
│   ├── case2.md           # case2 description
│   ├── case3.md           # case3 description
│   ├── case4.md           # case4 description
│   └── installation.md    # Installation guide
├── .env.example              # .env example format
├── pyproject.toml            # Project settings
├── requirements.txt          # Required packages list
└── uv.lock                   # uv.lock

需求

  • Python>=3.11
  • 克劳德桌面或光标(MCP支持版本)
  • uv(推荐)或pip

安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/teddynote-lab/mcp.git
cd mcp

2.设置虚拟环境

使用紫外线(推荐)

# macOS/Linux
uv venv
uv pip install -r requirements.txt
# Windows
uv venv
uv pip install -r requirements_windows.txt

使用pip

python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements_windows.txt

# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

3.准备PDF文件

请准备RAG所需的PDF文件 ./data 目录。

配置

为了执行每个案例 .env 文件是必需的。 请在中指定必要的环境变量 .env.example 位于根目录中的文件,并将其重命名为 .env.

为每种情况配置所需环境变量的站点

  • https://platform.openai.com/api-keys
  • https://dify.ai/
  • https://app.tavily.com/home

用法

1.生成JSON文件

在每个case目录中运行以下命令以生成必要的JSON文件:

# Activate virtual environment

# Windows
.venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

# Navigate to example directory
cd case1

# Generate JSON file
python auto_mcp_json.py

2.在克劳德桌面/光标中注册MCP

  1. 启动克劳德桌面或光标
  2. 打开MCP设置菜单
  3. 复制并粘贴生成的JSON内容
  4. 保存和 restart (如果您使用的是Windows,我们建议您通过任务管理器完全关闭进程,然后重新启动应用程序。)
备注:当您运行Claude Desktop或Cursor时,MCP服务器将自动与其一起运行。当您关闭软件时,MCP服务也将终止。

故障排除

常见问题和解决方案:

  • MCP服务器连接失败:检查服务是否正常运行,以及是否存在端口冲突。特别是,在应用case2时,您还必须运行 dify_ek_server.py.
  • API密钥错误:验证环境变量是否设置正确。
  • 虚拟环境问题确保Python版本为3.11或更高版本。

许可证

MIT许可证

贡献

捐款总是受欢迎的!请通过问题注册或拉取请求参与该项目。 :)

联系

如果您有疑问或需要帮助,请注册问题或联系: dev@brain-crew.com

作者

林汉泰

目录标签

目录标签

PythonClaude自动化MCP注册本地部署自动化工具Claude集成Cursor插件JSON生成

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

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

stdionone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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