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MCP Server · 运维云端

Tv MCP

一个用于Render部署的极简FastMCP服务器模板,支持可流式HTTP传输。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
服务器模板FastMCPPythonHTTP传输

快速开始

作者 / 组织
KJ14GOD
提供方
KJ14GOD

工具数量

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来源目录标注

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0

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提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Tv MCP 属于运维云端类 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

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

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 对应的运行时,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

MCP服务器模板

一个最小值 FastMCP 用于Render部署的可流式HTTP传输服务器模板。

本地开发

设置

克隆该仓库,然后运行:

git clone 
cd mcp-server-template
conda create -n mcp-server python=3.13
conda activate mcp-server
pip install -r requirements.txt

测试

python src/server.py
# then in another terminal run:
npx @modelcontextprotocol/inspector

打开 http://localhost:3000 并连接到 http://localhost:8000/mcp 使用“可流式传输的HTTP”传输(注意 /mcp!).

部署

选项1:一键部署

点击上方的“部署到Render”按钮。

选项2:手动部署

  1. 克隆这个仓库
  2. 将您的GitHub帐户连接到Render
  3. 在Render上创建一个新的Web服务
  4. 连接你的克隆仓库
  5. Render 将自动检测 render.yaml 配置

您的服务器将在以下地址可用: https://your-service-name.onrender.com/mcp (请注意 /mcp!

设置投掷

您可以将您的MCP服务器连接到Poke,连接地址为(poke.com/settings/connections)。 为了明确测试连接,请询问类似这样的问题 Tell the subagent to use the "{connection name}" integration's "{tool name}" tool根据上面的信息,执行如下指令: 如果你遇到poke持续无法调用正确的MCP的问题(例如,在你重命名连接后),你可以发送 clearhistory 点击以删除所有消息历史并重新开始。 我们正在努力改进Poke的集成使用 :)

定制化

通过装饰函数来添加更多工具 @mcp.tool根据上面的信息,执行如下指令:

@mcp.tool
def calculate(x: float, y: float, operation: str) -> float:
    """Perform basic arithmetic operations."""
    if operation == "add":
        return x + y
    elif operation == "multiply":
        return x * y
    # ...

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

服务器模板Python本地部署FastMCPRender部署HTTP传输

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。
  • 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 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 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。
  • 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

Tv MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Tv 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Tv 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。

Tv MCP 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。

Tv 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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