Port MCP Server 2wj

🚀 端口 MCP 服務器

這是一個用於 Port.io API 的模型上下文協議（MCP）服務器，它能讓 Claude 與 Port.io 的開發者平臺功能進行交互，為開發工作帶來便利。

🚀 快速開始

本服務器可使 Claude 與 Port.io 開發者平臺交互，下面將為你介紹具體的安裝和使用方法。

✨ 主要特性

端口 MCP 服務器功能

• 模型管理：支持加載和管理多個語言模型。
• 推理接口：提供統一的推理接口，簡化調用流程。
• 結果處理：自動解析推理結果，並提供多種格式輸出。

📦 安裝指南

獲取你的 Port 憑證

1. 創建一個 Port.io 帳戶：
   • 訪問 Port.io
   • 若沒有帳戶，則註冊一個新的帳戶
2. 創建 API 密鑰：
   • 進入你的 Port.io 儀表盤
   • 轉到設置 > 憑證
   • 保存客戶端 ID 和客戶端秘密

Claude Desktop 配置

在你的 claude_desktop_config.json 中添加以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "portMCP": {
      "type": "custom",
      "endpoint": "http://localhost:8000"
    }
  }
}

在 Cursor 中配置

在你的 settings.json 或 .env 文件中添加以下內容：

# settings.json
{
  "mcpServers": {
    "portMCP": {
      "type": "custom",
      "endpoint": "http://localhost:8000"
    }
  }
}

# .env 文件
MCP_SERVERS_PORT_MCP_TYPE=custom
MCP_SERVERS_PORT_MCP_ENDPOINT=http://localhost:8000

💻 使用示例

基礎用法

加載模型

# 加載默認模型
curl -X POST http://localhost:8000/load-model?model_name=default

# 加載自定義模型
curl -X POST http://localhost:8000/load-model?model_name=my_custom_model

執行推理

# 單句推理
curl -X POST http://localhost:8000/predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "你的輸入內容"}'

# 批量推理
curl -X POST http://localhost:8000/batch-predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"inputs": ["輸入1", "輸入2"]}'

獲取結果

# 獲取單個結果
curl http://localhost:8000/results/123

# 獲取批量結果
curl http://localhost:8000/batch-results?ids=123,456

📚 詳細文檔

本地開發

# 安裝依賴
pip install -r requirements.txt

# 啟動服務器
python -m src.port_mcp_server

發佈新版本

# 更新版本號
make release VERSION=1.0.0

# 手動步驟（如需要）
git tag v1.0.0
git push --tags

📄 許可證

本 MCP 服務器根據 MIT 許可證發佈。這意味著你可以自由使用、修改和分發軟件，但需遵守 MIT 許可證的條款。更多詳情，請參閱項目存儲庫中的 LICENSE 文件。

通過以上指南，您可以輕鬆配置並使用端口 MCP 服務器，與 Port.io 平臺無縫集成，提升開發效率。