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Puddle MCP logo
数据服务stdio官方级别未说明来源级核验

Puddle MCP

MCP Server

@modelcontextprotocol/inspector

一个为Puddle设计的模型上下文协议(MCP)服务器,支持AI功能集成和数据库管理。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
数据分析Python本地部署STDIOJavaScript

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

Dhruv-Limbani

提供方

Dhruv-Limbani

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Node.js

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

npx @modelcontextprotocol/inspector

详细介绍

布丁MCP

Puddle的MCP(模型上下文协议)服务器。

设置

1.克隆存储库

git clone https://github.com/Dhruv-Limbani/puddle-mcp.git
cd puddle-mcp

2.安装uv(Python包和环境管理器)

如果你没有 uv 已安装,请按照 安装指南.

对于macOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3.安装依赖项

uv sync

这会自动在以下位置创建虚拟环境 .venv 并安装所有依赖项。

4.配置环境变量

创建一个 .env 项目根目录中的文件具有以下结构:

API_KEY=pud_mc9p0k2xL8q5vR3jN7wH2bY6tF4mG8nS1cD5eP9w
DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://postgres:password@localhost:5432/puddle
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

环境变量:

  • API_KEY:用于身份验证的API密钥(生成安全随机密钥)
  • DATABASE_URL:带asyncpg驱动程序的PostgreSQL数据库URL
  • GEMINI_API_KEY:人工智能功能的Google Gemini API密钥

5.激活虚拟环境(可选,用于手动工作)

source .venv/bin/activate

运行服务器

使用自动重新加载启动开发服务器

uvicorn server:app --reload --port 8002

使用MCP检查器测试连接和工具

npx @modelcontextprotocol/inspector

目录标签

目录标签

数据分析Python本地部署STDIOJavaScriptAI集成模型上下文协议数据库管理

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)

Node.js

来源包(packageName,安装包名)

@modelcontextprotocol/inspector

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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