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MCP Server · 数据服务

moon (Aditya624)

Moon MCP Server是一个基于FastMCP的模型上下文协议后端模板项目,用于从Qdrant向量数据库中检索上下文信息,为代理提供相关数据支持。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
向量数据库后端开发PythonFastMCP

快速开始

作者 / 组织
adityapnusantara
提供方
adityapnusantara
运行时
Docker

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

2

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

moon (Aditya624) 属于数据服务类 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

数据服务

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

docker run --rm -p 8181:8181 --env-file .env moon-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "moon": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-p",
        "8181:8181",
        "--env-file",
        ".env",
        "moon-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 Docker,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

Moon MCP服务器

Moon MCP Server是一个模板项目,用于构建模型上下文协议(MCP)后端,使用 FastMCP它与Poetry打包在一起,附带了一个轻量级的Dockerfile,并公开了一个简单的 ping 用于验证连接的工具。MCP服务器从Qdrant矢量数据库中检索上下文,从而可以轻松地向代理提供相关信息。

特性

  • ✅ FastMCP供电的MCP服务器已准备好独立运行
  • ✅ 从Qdrant矢量数据库中检索上下文知识
  • ✅ 面向Python 3.11的诗歌项目配置
  • ✅ Dockerfile已准备好进行容器部署
  • ✅ GitHub操作的基本CI工作流(linting占位符)

入门指南

先决条件

安装

poetry install

运行服务器

poetry run python moon/main.py

环境变量

服务器从环境变量中读取其配置(可选 通过本地加载 .env 文件)。下面列出了最常见的设置:

变量描述默认值
MCP_TRANSPORTMCP服务器使用的传输类型。streamable-http
MCP_HOSTMCP服务器绑定到的主机接口0.0.0.0
QDRANT_URL提供上下文的Qdrant实例的基本URL。https://657e9ff8-daa0-4003-bf76-c531e697932d.europe-west3-0.gcp.cloud.qdrant.io:6333
QDRANT_API_KEYQdrant实例的API密钥。_空_
QDRANT_TOP_K要返回的顶级搜索结果数。10
HF_TOKEN用于嵌入呼叫的拥抱脸令牌。_空_
HF_MODEL拥抱人脸嵌入模型标识符。BAAI/bge-m3

使用Docker运行

docker build -t moon-mcp .
docker run --rm -p 8181:8181 --env-file .env moon-mcp

Docker镜像运行 python moon/main.py,匹配本地执行流。更新 .env 文件(或提供其他 --env-file)配置 MCP_HOST, MCP_PORT,以及运行容器时的其他环境变量。

运行测试

poetry run pytest

项目布局

moon/
├── .github/             GitHub Actions workflows
├── dockerfile           Production-ready container image definition
├── docs/                Documentation assets
├── moon/                Application source code
│   ├── agent/           LangGraph agent scaffolding
│   ├── api/             FastAPI routers and dependencies
│   ├── config.py        Pydantic settings module
│   ├── main.py          FastMCP application entrypoint
│   └── tools/           MCP tool definitions
├── pyproject.toml       Poetry configuration and dependencies
├── scripts/             Helper scripts for local development
├── tests/               Pytest-based unit and integration tests
└── README.md            Project overview and usage instructions

许可证

此项目按原样提供。请随时根据您自己的MCP服务进行调整。

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

向量数据库Python本地部署模型上下文协议后端开发FastMCPQdrant

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

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 Docker,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

  • 需要在数据服务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。

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常见问题

5 条

moon (Aditya624) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run --rm -p 8181:8181 --env-file .env moon-mcp,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

moon (Aditya624) 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 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

moon (Aditya624) 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。

moon (Aditya624) 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。

moon (Aditya624) 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

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