Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

meta-mcp-creator(meta MCP creator 部署)

meta-mcp-creator 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

meta-mcp-creator 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 6,742。

总安装 4,406周安装 180GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,411核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:meta-mcp-creator(meta MCP creator 部署)
来源仓库:https://github.com/arterialist/meta-mcp-creator
安装命令:
openclaw skills install meta-mcp-creator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install meta-mcp-creator

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

meta-mcp-creator 用于在 AI 客户端内创建、部署和管理 MCP 服务器。适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。通过向导管道简化 MCP 服务器的部署流程。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

可结合来源仓库和原始 README 继续核验具体用法。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install meta-mcp-creator;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

meta-mcp-creator 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install meta-mcp-creator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

meta-mcp-creator 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

meta-mcp-creator 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

meta-mcp-creator 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

meta-mcp-creator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,406 次,近一周安装 180 次,下载 1,411 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

meta-mcp-creator 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
meta-mcp-creator

meta MCP creator 部署 · 本页

4,406—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
meta-mcp-wizard
description
|

Meta-MCP Wizard

The MCPHero Meta-MCP server lets agents build persistent tools without leaving their MCP client. Instead of re-explaining an API or re-generating SQL on every run, the agent creates a hosted MCP server once and calls it forever — saving 95-99% on token usage for recurring tasks.

Connect it to Claude Desktop, Cursor, or any MCP client, and your agent can build, deploy, and register new MCP servers on the fly.

Meta-MCP endpoint: https://api.mcphero.app/mcp/meta/mcp


Setup

Add the Meta-MCP server to your MCP client config:

Claude Desktop

// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcphero": {
      "url": "https://api.mcphero.app/mcp/meta/mcp"
    }
  }
}

Config file locations:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json

Cursor and other MCP clients

Add the same URL https://api.mcphero.app/mcp/meta/mcp to your client's MCP server config. The client handles OAuth 2.1 authentication automatically on first use.


Available Tools

The Meta-MCP server exposes these tools:

ToolPurpose
wizard_create_sessionStart session; returns server_id
wizard_chatSend requirement message; returns is_ready flag
wizard_startTransition to tool suggestion (async)
wizard_list_toolsList suggested tools with IDs, code, params
wizard_refine_toolsRefine with feedback (async)
wizard_submit_toolsConfirm selection by tool UUID list
wizard_suggest_env_varsRe-trigger env var suggestion (async)
wizard_list_env_varsList env vars with IDs and descriptions
wizard_refine_env_varsRefine env vars with feedback (async)
wizard_submit_env_varsSubmit values as {uuid: value} dict
wizard_set_authGenerate bearer token
wizard_generate_codeTrigger code gen (async)
wizard_regenerate_tool_codeRegenerate single tool code (sync)
wizard_deployDeploy and get server URL
wizard_statePoll current state — use after all async steps

Async vs Sync Tools

Async (trigger then poll wizard_state): wizard_start, wizard_refine_tools, wizard_suggest_env_vars, wizard_refine_env_vars, wizard_generate_code

Sync (wait for result): wizard_create_session, wizard_chat, wizard_list_tools, wizard_submit_tools, wizard_list_env_vars, wizard_submit_env_vars, wizard_set_auth, wizard_regenerate_tool_code, wizard_deploy, wizard_state


The Wizard Pipeline

1. wizard_create_session    → Returns server_id (save it, needed everywhere)
2. wizard_chat (loop)       → Gather requirements; stop when is_ready: true
3. wizard_start             → Transition to tool suggestion (async → poll)
4. wizard_list_tools        → Review AI-suggested tools
5. wizard_refine_tools      → Iterate on tools until satisfied (optional, async → poll)
6. wizard_submit_tools      → Confirm selection by tool UUID list
7. wizard_list_env_vars     → Review suggested env vars
8. wizard_refine_env_vars   → Iterate on env vars (optional, async → poll)
9. wizard_submit_env_vars   → Provide values as {uuid: value} dict (call even if empty)
10. wizard_set_auth         → Generate bearer token
11. wizard_generate_code    → Trigger code generation (async → poll)
12. wizard_deploy           → Deploy → returns server_url + bearer_token

Always call wizard_submit_env_vars, even when wizard_list_env_vars returns []. Pass an empty dict {} so the backend transitions to the next state.


State Machine

The setup_status field in wizard_state tells you where you are:

gathering_requirements     → User is chatting about requirements
tools_generating           → LLM is generating tool suggestions (async, poll)
tools_selection            → Tools ready for review/selection
env_vars_generating        → LLM is generating env var suggestions (async, poll)
env_vars_setup             → Env vars ready for review/submission
auth_selection             → Ready for auth setup
code_generating            → LLM is generating code (async, poll)
code_gen                   → Code ready for review
deployment_selection       → Ready to deploy
ready                      → Server deployed and live

States ending in _generating are transient — poll until they transition. The processing_status field is the reliable check: "idle" means done, "processing" means wait, "error" means check processing_error.


Polling Pattern

After any async tool, poll wizard_state until processing_status is "idle":

wizard_state(server_id) → check .processing_status
  "processing"  → wait and call again
  "idle"        → ready for next step
  "error"       → check .processing_error

Connecting a Deployed Server to MCP Clients

After wizard_deploy, construct the full server URL:

https://api.mcphero.app{server_url}

where server_url is the relative path returned (e.g., /mcp/<server-id>/mcp).

Claude Desktop config

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "url": "https://api.mcphero.app/mcp/<server-id>/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <bearer_token>"
      }
    }
  }
}

Key Tips

Free tier: Max 5 tools per server. wizard_submit_tools will error if more are selected.

server_id is everything: Save the UUID returned from wizard_create_session. Every subsequent call needs it.

Empty env vars: Even if wizard_list_env_vars returns [], you must still call wizard_submit_env_vars with {} so the backend transitions to the next state.

Regenerate without redeploy: After using wizard_regenerate_tool_code, the code change takes effect immediately for already-deployed servers (the server auto-remounts).

平台分布

OpenClaw

70.15%
按下载量换算990

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills