Mcpverse

🚀 MCPverse 項目文檔

MCPverse 是一款語義搜索引擎，旨在發現 GitHub 上的模型配置協議（Model Configuration Protocol，MCP）服務器。它會對公共 MCP 倉庫進行索引，藉助向量嵌入和 OpenSearch 實現強大的自然語言搜索功能，為用戶提供便捷的搜索體驗。

🚀 快速開始

您可以直接嘗試使用 hosted 版本的 MCPverse：👉 https://mcpverse.streamlit.app

✨ 主要特性

• 🔍 運用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型開展語義搜索。
• 📚 對名稱、描述和 README 內容進行索引。
• ⚙️ 若有提供，可提供客戶端配置預覽。
• 🎨 採用 Streamlit 實現交互式 UI。

📦 安裝指南

克隆倉庫

git clone https://github.com/Harika-BV/MCPverse.git
cd MCPverse

設置 Python 環境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows 用戶使用：venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

配置環境變量

在根目錄下創建 .env 文件：

GH_API_KEY=your-github-token
ENV=local
OPENAI_API_KEY=your-openai-key
OPENSEARCH_HOST=localhost
OPENSEARCH_PORT=9200
OPENSEARCH_USER=admin
OPENSEARCH_PASS=admin

💡 使用建議

您也可以連接到您自己的 hosted OpenSearch 或 Elasticsearch 集群。

本地運行 OpenSearch（可選）

若您要在本地運行 OpenSearch，可執行以下命令：

docker run -d --name opensearch -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "plugins.security.disabled=true" \
  opensearchproject/opensearch:2.11.1

索引 MCP 倉庫

cd 後端
python embedder.py

此命令將執行以下操作：

• 加載 GitHub 的 MCP 服務器數據（從 mcpverse_data.json）
• 生成 OpenAI 嵌入
• 將其索引到 OpenSearch

運行 Streamlit 應用程序

cd 前端
streamlit run app.py

之後在瀏覽器中打開 http://localhost:8501。

📚 詳細文檔

項目結構

.
├── 後端
│   ├── fetch_repos.py      # 從 GitHub 獲取 MCP 服務器倉庫
│   ├── extract_config.py   # 從 README 提取 MCP 客戶端配置的邏輯
│   ├── embedder.py         # OpenAI 和 OpenSearch 索引及搜索邏輯
│   ├── github_scraper.py   # 使用 GitHub API 搜索 MCP 服務器 
│   └── data/
│       └── mcpverse_data.json  
├── 前端
│   └── app.py               # Streamlit 應用程序
├── requirements.txt
├── README.md
├── .env
├── .gitignore

📄 許可證

本項目為社區項目，所有倉庫和數據均在 GitHub 上公開可用，MCPverse 與任何第三方 MCP 維護者無關聯。

🧑‍💻 維護者

本項目由 ❤️ Harika B V 開發。