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MCP Server · 开发工具

SENTRA MCP

一个基于FastAPI和官方mcp[server]库构建的SSE兼容服务器,提供ping和time两个演示工具,适用于开发者模式集成和API监控。

stdio官方来源来源级核验工具 0
开发工具PythonFastAPIOAuth认证

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作者 / 组织
NexorAgent
提供方
NexorAgent
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Python

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选型结论

SENTRA MCP 属于开发工具类 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;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

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 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

Sentra-MCP(注:此词可能为特定领域或品牌名称,直接翻译为“森特拉-MCP”或根据上下文可能有更具体的含义)

使用FastAPI和官方库构建的最小MCP服务器 mcp[server]. 它展示了一个兼容ChatGPT开发者模式的SSE(Server-Sent Events)流,并提供了两个演示工具(ping, time)。

特点

  • 服务器 FastMCP (SSE) 在 FastAPI 中实现 (/sse 在同一路径上使用GET + POST JSON-RPC)。
  • 健康检查 REST(接口) GET /health 用于监督。
  • 两个MCP工具:

- ping → {"message": "pong"} - time → {"utc": ""}

  • 通过配置进行 .env (服务名称、指令、SSE路径、端口、日志级别)。
  • 基于的Dockerfile python:3.12-slim 以及使用docker-compose进行编排(端口 8400)。

存款结构

  • mcp/ – 应用程序包(配置 + FastAPI/MCP 应用)。
  • docker/ – 容器化工件(Dockerfile, Caddyfile)。
  • docker-compose.yml – stack API + 可选代理。
  • .env.example – 环境规格。
  • requirements.txt – Python 依赖项。

本地启动

  1. 准备虚拟环境并安装依赖项:
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt
  1. 复制 .env.example 向(某处);朝着(某方向) .env 如有需要,进行调整。
  2. 启动服务器:
   uvicorn mcp.main:app --host 0.0.0.0 --port 8400 --reload
  1. 检查健康状况:
   curl -fsSL http://localhost:8400/health
  1. 测试MCP SSE流量(手动示例):
   # 1) Ouvrir une connexion SSE et récupérer le point de POST retourné (event "endpoint")
   curl -N http://localhost:8400/sse
   # 2) Dans un autre terminal, envoyer un appel JSON-RPC vers le point retourné
   curl -fsSL -X POST "http://localhost:8400/sse?session_id=" \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     --data '{"jsonrpc":"2.0","id":"1","method":"call_tool","params":{"name":"time","arguments":{}}}'

Docker & Compose(注:此处“&”通常表示“和”的意思,但在此上下文中,若作为标题或专有名词,可直接译为“Docker 和 Compose”,无需添加“和”字,因为中文表达中有时会省略连接词以保持简洁)

cp .env.example .env
# Démarrer l’API (et Caddy si besoin d’un reverse proxy HTTPS)
docker compose up --build
  • MCP API 监听在 http://localhost:8400。
  • 激活配置文件 reverse-proxy 如果您希望使用Caddy管理的HTTPS: docker compose --profile reverse-proxy up -d。

监控与重启

Le docker-compose.yml 执行健康检查(/health) 每30秒以及 restart: unless-stopped.

验证(本地或VPS)

  1. docker compose up --build 或者在您的VPS上部署该镜像。
  2. 查看日志: docker compose logs -f api。
  3. 检查:
   curl -fsSL http://:8400/health
   curl -N http://:8400/sse      # récupérer l’event endpoint
   curl -fsSL -X POST "http://:8400/sse?session_id=" \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     --data '{"jsonrpc":"2.0","id":"1","method":"call_tool","params":{"name":"ping","arguments":{}}}'
  1. docker ps 以确认仅MCP服务对外暴露。
  2. 监控负载(htop, docker stats)。

集成ChatGPT开发者模式

  1. 发布服务的HTTPS URL(反向代理/Caddy/Cloudflare Tunnel)。
  2. 验证TLS证书。
  3. 在ChatGPT中→ 连接器 → 开发者模式,声明MCP的URL(点 /sse)。
  4. 验证工具 ping 和 time 出现并作出回应。

VPS 准备(提醒)

  • 盘点CPU/内存/硬盘: lscpu, free -h, df -h /。
  • 清理 Dockerdocker container/image/volume/system prune)。
  • 切断冲突服务(sudo ss -tulpn | grep ':8400')。
  • 更新机器(sudo apt update && sudo apt upgrade -y)。
  • 重新检查OVH防火墙+ ufw / nftables 以限制允许的IP地址。

发展轨迹

  • 添加丰富工具(git.commit_push, files.write, n8n.trigger, doc.index, doc.query。..).
  • 本地RAG(嵌入CPU + Chroma/FAISS)。
  • 身份验证(OAuth/Bearer)、基于角色的访问控制(RBAC)、配额、Prometheus指标。
  • 网络加固(速率限制、Web应用防火墙、内部mTLS)。
  • 基础设施供应(Terraform + Ansible)和可观测性。

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

FastAPIPython本地部署SSEJSON-RPC开发者工具API监控

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 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

  • 需要在开发工具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。
  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 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

SENTRA MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,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。

SENTRA MCP 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。

SENTRA MCP 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。

SENTRA MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

SENTRA MCP 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。

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