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MCP Server · AI代理

Scaleway MCP Server

Scaleway MCP Server是一款用于管理Scaleway云基础设施的全面模型上下文协议(MCP)服务器,提供本地STDIO和基于HTTP的接口,支持实例、数据库、存储、网络等多种资源的管理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 15
服务器部署PythonAI代理

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作者 / 组织
klogins-hash
提供方
klogins-hash
运行时
Python

工具数量

15

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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1 个

MCP World

选型结论

Scaleway MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 15 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

AI代理

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

uv run scaleway_server.py

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

    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 15 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

Scaleway MCP服务器

用于管理Scaleway云基础设施的综合模型上下文协议(MCP)服务器。此服务器提供本地STDIO和基于HTTP的接口,以便与MCP客户端无缝集成。

🚀 特性

  • 完整的Scaleway API覆盖范围:管理实例、数据库、存储、网络等
  • 双重部署选项:用于远程访问的本地STDIO服务器和HTTP服务器
  • 无服务器就绪:只需一个命令即可部署到Scaleway无服务器容器
  • 符合MCP协议:完全支持MCP 2024-11-05规范
  • 生产就绪:Docker容器化、健康检查和监控

🛠️ 可用工具

实例管理

  • list_instances -列出所有计算实例
  • get_instance -获取详细的实例信息
  • start_instance -启动已停止的实例
  • stop_instance -停止运行实例

库贝内特斯

  • list_k8s_clusters -列出所有Kubernetes集群

数据库管理

  • list_databases -列出PostgreSQL、MySQL数据库
  • get_database -获取详细的数据库信息

对象存储

  • list_buckets -列出所有与S3兼容的存储桶

容器注册表

  • list_registries -列出容器注册表和映像

负载均衡器

  • list_load_balancers -列出所有负载平衡器

无服务器

  • list_functions -列出所有无服务器功能
  • list_containers -列出所有无服务器容器

Redis和网络

  • list_redis_clusters -列出Redis集群
  • list_private_networks -列出VPC和专用网络

市场

  • list_marketplace_images -浏览可用的操作系统/应用程序映像

📦 快速开始

1.地方发展

# Clone the repository
git clone 
cd scaleway-mcp-server

# Install dependencies
uv sync

# Set up environment variables
cp .env.example .env
# Edit .env with your Scaleway credentials

# Run the STDIO server
uv run scaleway_server.py

# Or run the HTTP server
uv run scaleway_http_server.py

2.无服务器部署

# Configure Scaleway CLI
scw init

# Deploy to Scaleway Serverless Containers
./deploy.sh

🔧 配置

环境变量

变量描述示例
SCW_ACCESS_KEYScaleway访问键your_access_key_here
SCW_SECRET_KEYScaleway密钥your_secret_key_here
SCW_PROJECT_IDScaleway项目IDyour_project_id_here
SCW_ORGANIZATION_IDScaleway组织IDyour_organization_id_here
SCW_DEFAULT_REGION默认区域fr-par
SCW_DEFAULT_ZONE默认区域fr-par-1

MCP客户端配置

对于HTTP传输:

{
  "mcpServers": {
    "scaleway": {
      "transport": "http",
      "url": "https://your-deployment-url/mcp"
    }
  }
}

对于STDIO传输:

{
  "mcpServers": {
    "scaleway": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "scaleway_server.py"],
      "cwd": "/path/to/scaleway-mcp-server"
    }
  }
}

🐳 Docker部署

# Build the image
docker build -t scaleway-mcp-server .

# Run locally
docker run -p 8080:8080 \
  -e SCW_ACCESS_KEY=your_access_key_here \
  -e SCW_SECRET_KEY=your_secret_key_here \
  -e SCW_PROJECT_ID=your_project_id_here \
  -e SCW_ORGANIZATION_ID=your_organization_id_here \
  scaleway-mcp-server

📚 文档

🔐 安全

  • 永远不要将真实凭据提交给版本控制
  • 使用环境变量或安全密钥管理
  • 服务器在启动时验证API凭据
  • 所有API调用都使用带有正确身份验证的官方Scaleway SDK

🤝 贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 进行更改
  4. 彻底测试
  5. 提交拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息,请参阅许可证文件。

🆘 支持

  • 检查 文档 获取详细指南
  • 为bug或功能请求打开问题
  • 查看 架构设计 了解技术细节

🏗️ 建筑

┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   MCP Client    │    │  Scaleway MCP    │    │  Scaleway API   │
│   (Manus, etc)  │◄──►│     Server       │◄──►│   (Official)    │
└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘
                              │
                              ▼
                       ┌──────────────────┐
                       │  Scaleway Cloud  │
                       │   Infrastructure │
                       └──────────────────┘

该服务器充当MCP客户端和Scaleway云平台之间的桥梁,为基础设施管理提供标准化的接口。

工具与能力

工具数量

15

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

云管理Python本地部署基础设施即服务MCP协议服务器部署Scaleway集成

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 15 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 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 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AI代理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

Scaleway MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run scaleway_server.py,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。

Scaleway MCP Server 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。

Scaleway 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。

Scaleway 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。

Scaleway 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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