Tiangong Ai MCP

天工AI模型上下文協議(MCP)服務器，支持多種通信協議，包括STDIO和Streamable Http，提供便捷的部署和開發支持。

開發者工具人工智能聊天機器人 #AI協議 #模型服務 #通信協議 #開發工具 .TypeScript

評分 : 2.5分

下載量 : 9.1K

更新時間 : 2025-04-23

打開站點

什麼是TianGong MCP服務器?

TianGong MCP服務器是一個支持多種通信協議的AI模型上下文協議服務器，使AI模型能夠通過標準化協議與客戶端進行交互。

如何使用TianGong MCP服務器?

您可以通過命令行、Docker容器或開發環境來啟動和使用MCP服務器，支持多種部署方式滿足不同場景需求。

適用場景

適用於需要標準化AI模型交互協議的開發場景，特別是需要支持多種通信協議的項目。

主要功能

多協議支持

支持STDIO、SSE(已廢止)和Streamable Http三種通信協議

靈活部署

可通過npm全局安裝、Docker容器或本地開發環境多種方式部署

開發友好

提供完整的開發環境設置指南和本地測試工具

優勢

支持多種通信協議，適應不同場景需求

提供簡單易用的命令行接口

支持Docker容器化部署，便於集成

侷限性

SSE協議已廢止，可能影響部分現有系統

需要Node.js環境支持

如何使用

安裝MCP服務器

通過npm全局安裝MCP服務器包

啟動STDIO服務器

使用npx命令啟動標準輸入輸出模式的服務器

啟動SSE服務器(可選)

需要先安裝supergateway，然後啟動SSE服務

Docker部署

使用Docker容器快速部署MCP服務器

使用案例

本地開發測試

在本地開發環境中啟動MCP服務器進行測試

生產環境部署

使用Docker容器在生產環境部署MCP服務器

常見問題

如何更新MCP服務器?

SSE協議為什麼被廢止?

如何配置環境變量?

🚀 天宮 AI 模型上下文協議（MCP）服務器

天宮 AI 模型上下文協議（MCP）服務器支持 STDIO、SSE（已廢棄）和 Streamable Http 三種協議，為用戶提供多樣化的數據交互方式。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

支持 STDIO、SSE（已廢棄）和 Streamable Http 三種協議，滿足不同場景的使用需求。

📦 安裝指南

客戶端 STDIO 服務器

npm install -g @tiangong-ai/mcp-server

npx dotenv -e .env -- \
npx @tiangong-ai/mcp-server

遠程 SSE 服務器

npm install -g @tiangong-ai/mcp-server
npm install -g supergateway

npx dotenv -e .env -- \
npx -y supergateway \
    --stdio "npx -y -p @tiangong-ai/mcp-server tiangong-ai-mcp-stdio" \
    --port 3001 \
    --ssePath /sse --messagePath /message

使用 Docker

# 使用 Dockerfile 構建 MCP 服務器鏡像（可選）
docker build -t linancn/tiangong-ai-mcp-server:0.0.8 .

# 拉取 MCP 服務器鏡像
docker pull linancn/tiangong-ai-mcp-server:0.0.8

# 使用 Docker 啟動 MCP 服務器
docker run -d \
    --name tiangong-ai-mcp-server \
    --publish 3001:80 \
    --env-file .env \
    linancn/tiangong-ai-mcp-server:0.0.8

💻 使用示例

基礎用法

以下是啟動不同類型服務器的基礎命令示例：

客戶端 STDIO 服務器

npm install -g @tiangong-ai/mcp-server

npx dotenv -e .env -- \
npx @tiangong-ai/mcp-server

遠程 SSE 服務器

npm install -g @tiangong-ai/mcp-server
npm install -g supergateway

npx dotenv -e .env -- \
npx -y supergateway \
    --stdio "npx -y -p @tiangong-ai/mcp-server tiangong-ai-mcp-stdio" \
    --port 3001 \
    --ssePath /sse --messagePath /message

使用 Docker

# 使用 Dockerfile 構建 MCP 服務器鏡像（可選）
docker build -t linancn/tiangong-ai-mcp-server:0.0.8 .

# 拉取 MCP 服務器鏡像
docker pull linancn/tiangong-ai-mcp-server:0.0.8

# 使用 Docker 啟動 MCP 服務器
docker run -d \
    --name tiangong-ai-mcp-server \
    --publish 3001:80 \
    --env-file .env \
    linancn/tiangong-ai-mcp-server:0.0.8

🔧 技術細節

開發

環境設置

# 安裝 Node.js
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.2/install.sh | bash
nvm install 22
nvm use

# 安裝依賴
npm install

# 更新依賴
npm update && npm ci

代碼格式化

# 使用代碼檢查工具格式化代碼
npm run lint

本地測試

STDIO 服務器

# 使用 MCP Inspector 啟動 STDIO 服務器
npm run start

SSE 服務器

# 打包當前項目
npm run build && npm pack

# 如果需要可以全局安裝 supergateway（可選）
npm install -g supergateway

# 啟動 SSE 服務器，如配置了參數 --baseUrl ，應設置為有效的 IP 地址或域名
npx dotenv -e .env -- \
npx -y supergateway \
    --stdio "npx -y -p tiangong-ai-mcp-server-0.0.8.tgz tiangong-ai-mcp-stdio" \
    --port 3001 \
    --ssePath /sse \
    --messagePath /message

# 啟動 MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector