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MCP Server · 运维云端

Portfolio Builder MCP Server

本地运行的AI服务器,为组合构建提供AI建议,无需互联网连接且完全免费。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
本地运行TypeScript云端部署

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
vikashkuma
提供方
vikashkuma

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

Portfolio Builder MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

🤖 投资组合生成器的AI服务器-简单设置指南

这是为您的投资组合构建器提供动力的AI服务器。它在您的计算机上本地运行,并提供人工智能建议,无需任何外部成本!

🎯 这有什么作用

  • 生成专业内容 用于您的投资组合部分
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🚀 快速入门(3步)

步骤1:安装依赖项

# Run this command in the mcp-server folder
npm install

步骤2:运行安装脚本

# This will set everything up automatically
./setup.sh

步骤3:启动服务器

# Start the AI server
npm run start:http

就是这样! 服务器将在上运行 http://localhost:3002

📋 详细设置(适用于初学者)

你需要的

  • Node.js:从下载 (选择“LTS”版本)
  • 至少4GB RAM 在您的计算机上
  • 大约5GB的可用磁盘空间 对于AI模型

分步说明

1.安装Node.js
  1. 首选
  2. 点击绿色大“LTS”按钮下载
  3. 运行安装程序,并在所有步骤中单击“下一步”
  4. 重新启动计算机 安装后
2.打开终端/命令提示符
  • 苹果电脑:新闻 Cmd + Space,键入“终端”,按Enter键
  • 视窗:新闻 Win + R,键入“cmd”,按Enter键
  • Linux:新闻 Ctrl + Alt + T
3.导航到AI服务器文件夹
# If you're in the main portfolio-builder folder:
cd mcp-server

# You should see files like package.json, setup.sh, etc.
ls
4.安装依赖项
npm install

等待此操作完成 -你会看到一个进度条和很多文本。

5.运行安装脚本
./setup.sh

这将:

  • ✅ 检查是否安装了Node.js
  • ✅ 安装AI依赖项
  • ✅ 下载AI模型(这需要10-15分钟)
  • ✅ 创建配置文件
  • ✅ 测试一切正常
6.启动服务器
npm run start:http

您应该看到:

MCP HTTP Server running on port 3002
Health check: http://localhost:3002/health
Generate content: http://localhost:3002/generate
Available models: http://localhost:3002/models

保持这个终端窗口打开! 服务器需要继续运行。

🎮 如何使用

启动服务器

# Quick start
npm run start:http

# Development mode (auto-restarts when you make changes)
npm run dev

停止服务器

  • 按 Ctrl + C 在服务器运行的终端中
  • 或关闭终端窗口

检查服务器是否正常工作

# Test the server
curl http://localhost:3002/health

# Should return something like:
# {"status":"ok","model":{"name":"llama2","provider":"ollama"}}

🤖 AI模型解析

🦙 奥利玛(推荐)

  • 它是什么:在您的计算机上运行的AI
  • 成本:完全免费
  • 速度:快速(无需互联网)
  • 隐私:所有数据都保留在您的计算机上
  • 设置:一次性下载(约4GB)

🎭 模拟模型

  • 它是什么:预先写好的专业回复
  • 成本:免费
  • 速度:即时
  • 设置:无需设置
  • 用例:测试和开发

🤖 OpenAI

  • 它是什么:基于云的人工智能(如ChatGPT)
  • 成本:每1000字约0.002美元
  • 速度:取决于互联网
  • 设置:需要API密钥
  • 用例如果你想要最高的质量

🔧 故障排除

“找不到命令:npm”

解决方案:从以下位置安装Node.js

“权限被拒绝:./setup.sh”

解决方案:

chmod +x setup.sh
./setup.sh

“端口3002已在使用中”

解决方案:

# Find what's using the port
lsof -i :3002

# Kill the process (replace XXXX with the number you see)
kill -9 XXXX

“Ollama不可用”

解决方案:

  1. 安装Ollama: 去.ai
  2. 启动Ollama: ollama serve
  3. 下载型号: ollama pull llama2

“服务器无法启动”

解决方案:

  1. 检查您是否在正确的文件夹中: ls 应该显示 package.json
  2. 尝试: npm install 再次
  3. 检查错误消息并在线查找

“人工智能一代不工作”

解决方案:

  1. 确保服务器正在运行: curl http://localhost:3002/health
  2. 检查投资组合生成器中的AI模型状态面板
  3. 尝试切换到其他型号
  4. 重新启动服务器: Ctrl + C那么 npm run start:http

📁 每个文件的作用

mcp-server/
├── package.json          # Lists all the software needed
├── setup.sh              # Automated setup script
├── src/
│   ├── http-server.ts    # The main server file
│   ├── models/           # Different AI models
│   │   ├── ollama.ts     # Local AI model
│   │   ├── mock.ts       # Pre-written responses
│   │   └── openai.ts     # Cloud AI model
│   └── prompts.ts        # Templates for AI requests
└── README.md             # This file

🎯 最佳性能提示

更快的AI响应

  1. 使用 Ollama:它比云API更快
  2. 关闭其他应用程序:为AI模型释放RAM
  3. 使用较小的型号: llama2:7b 比 llama2

更好的AI建议

  1. 要具体:“React开发人员”而不是“开发人员”
  2. 包括上下文:提及你的经验水平
  3. 使用关键字:包括相关技术

🆘 获取帮助

常见问题

Q: 我需要了解AI才能使用它吗? A: 不!安装脚本会自动处理一切。

Q: 如果安装脚本失败怎么办? A: 检查错误消息,然后尝试上述手动设置步骤。

Q: 我可以在没有互联网的情况下使用这个吗? A: 是的!一旦设置好,一切都可以离线工作。

Q: 这个可以安全使用吗? A: 是的!所有的人工智能处理都发生在你的计算机上,没有数据被发送到任何地方。

Q: 如果我遇到错误怎么办? A: 检查上面的故障排除部分,或重新启动服务器。

调试模式

# Start server with detailed logs
DEBUG=* npm run dev

检查服务器状态

# Test if server is working
curl http://localhost:3002/health

# Check available models
curl http://localhost:3002/models

🎉 成功!

当一切正常工作时,您应该看到:

  • ✅ 服务器在端口3002上运行
  • ✅ 可用的AI模型
  • ✅ 公文包生成器可以连接到服务器
  • ✅ AI生成在您的投资组合构建器中工作

您的AI服务器现在已准备好帮助创建惊人的投资组合! 🚀

______________________________________________________________________

*该AI服务器设计简单可靠。如果你遵循上述步骤,它应该会完美工作!*

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

AI建议TypeScript本地部署本地运行免费隐私保护多模型选择

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。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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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

Portfolio Builder MCP Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Portfolio Builder MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Portfolio Builder MCP Server 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。

Portfolio Builder MCP Server 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。

Portfolio Builder MCP Server 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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