Model Context Protocol (mcp) Servers Collection

🚀 模型上下文協議（MCP）服務器集合

本項目是一組模型上下文協議（MCP）服務器的集合，藉助AI工具開發而成。MCP服務器可用於與Claude、Perplexity等大型語言模型（LLMs）交互，為不同應用場景提供專用接口，能助力開發者更便捷地集成AI功能。

🚀 快速開始

安裝說明

1. 克隆倉庫：

   git clone [倉庫地址]
   cd MCP-Server-Collection
   npm install
   

2. 啟動服務器：

   npm start
   

入門指引

1. 項目初始化：

   npm init -y
   

2. 安裝依賴：

   npm install [包名]
   

3. 開發服務器啟動：

   npm run dev
   

4. 生產環境部署：

   npm start
   

✨ 主要特性

• 提供與主流AI服務交互的標準化接口。
• 便於開發者快速集成AI功能到其應用中。
• 促進AI驅動開發的易用性和普及性。

📦 安裝指南

克隆與依賴安裝

克隆倉庫並安裝依賴：

git clone [倉庫地址]
cd MCP-Server-Collection
npm install

啟動服務器

啟動服務器命令如下：

npm start

項目初始化與依賴安裝

項目初始化並安裝依賴：

npm init -y
npm install [包名]

開發與生產環境啟動

開發環境啟動服務器：

npm run dev

生產環境部署：

npm start

💻 使用示例

基礎用法

目前文檔未提供具體代碼示例，後續可根據實際使用場景補充。

📚 詳細文檔

單體倉庫結構

├── README.md              # 倉庫說明文檔
├── LICENSE                # 許可證文件
├── package.json          # 包管理配置文件
├── .gitignore             # Git忽略文件
└── servers/
    ├── perplexity-server/ # Perplexity服務器代碼
    └── keywords-everywhere-server/ # 關鍵詞 everywhere 服務器代碼

當前服務器介紹

本倉庫包含Perplexity服務器和關鍵詞everywhere服務器代碼。

目的和用例

項目目標

• 提供與主流AI服務交互的標準化接口。
• 便於開發者快速集成AI功能到其應用中。
• 促進AI驅動開發的易用性和普及性。

典型應用場景

1. 數據分析增強：利用AI進行數據清洗、特徵提取和模式識別。
2. 自然語言處理：實現文本分類、情感分析和機器翻譯等功能。
3. 智能推薦系統：構建基於用戶行為的個性化推薦引擎。
4. 自動化運維：通過AI輔助進行日誌分析、故障診斷和系統優化。

配置說明

環境變量配置

// .env 文件示例
PORT=3000
API_KEY=your_api_key_here

日誌管理策略

• 日誌級別：設置為debug, info, warn, error, fatal
• 日誌格式：採用[timestamp] [level] message格式
• 日誌輸出：支持控制檯和文件輸出，保留最近7天的日誌

貢獻指南

參與方式

1. 代碼貢獻：

   • 發送Pull Request修復問題或添加功能。

2. 文檔完善：

   • 提交對文檔的改進意見。

3. 問題反饋：

   • 在GitHub上提交Issues報告問題。

4. 願景共建：

   • 貢獻新服務器模塊或擴展現有功能。

開發規範

1. 代碼風格：遵循社區制定的編碼規範。
2. 單元測試：為新增功能編寫單元測試用例。
3. 文檔更新：在修改功能時同步更新相關文檔。
4. 版本兼容性：確保新版本向後兼容。

🔧 技術細節

本項目使用Node.js進行開發，通過package.json進行包管理。服務器啟動依賴於npm命令，利用環境變量配置服務器端口和API密鑰等信息。日誌管理採用特定的級別和格式，支持控制檯和文件輸出，並保留最近7天的日誌。

📄 許可證

本項目遵循MIT許可證，詳細信息請參閱LICENSE文件。

⚠️ 重要提示

作者不是專業程序員，沒有正式的編程或軟件開發背景。這些項目是作者在學習和創建個人及職業需求中有用工具的過程中所進行的探索。雖然努力追求質量，但這些並非專業級實現，請基於適當的預期使用它們。

💡 使用建議

若要參與項目開發，請遵循貢獻指南中的開發規範，確保代碼質量和項目的可維護性。在使用服務器時，按照安裝與使用指南進行操作，注意環境變量的配置。