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🚀 MCP 服務器和標準輸入輸出服務器示例

本項目提供多個設置 MCP 服務器的示例。MCP（模型上下文協議）是一個強大的框架，允許 AI 模型存儲數據、運行工具並使用提示完成特定任務，能極大提升 AI 模型的實用性和功能性。

🚀 快速開始

可用服務器示例

我們精心準備了四個示例，助力您在不同環境中輕鬆設置 MCP 服務器。以下表格清晰總結了每個配置的關鍵信息：

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✨ 主要特性

什麼是 MCP？

MCP（模型上下文協議） 是一種功能豐富的協議，賦予 AI 模型以下強大能力：

• 存儲數據：可存儲文件或 API 響應等數據。
• 運行工具：AI 能夠執行各種預設功能。
• 使用提示：藉助預定義模板完成特定任務。

📦 安裝指南

選項 1：不使用 Docker 的本地設置

此選項指導您在沒有 Docker 的情況下，使用 Python 在本地設置 MCP 服務器。詳細步驟請參考視頻教程：教程 1

選項 2：使用 Docker 設置

該選項展示瞭如何利用 Docker 對 MCP 服務器進行容器化並運行。具體操作請參考視頻教程：教程 2

選項 3：與 SSE 結合使用（本地、Docker）

此選項演示了在本地環境中，通過 Docker 使用 SSE 運行 MCP 服務器的方法。請參考視頻教程：教程 3

選項 4：在谷歌雲平臺 (GCP) 上使用 SSE 設置

此選項詳細說明了如何將 SSE 服務器部署到谷歌雲平臺 (GCP)，並使用 Docker。同樣請參考視頻教程：教程 3

💻 使用示例

測試 MCP 服務器

當服務器成功運行後，您可以在 Claude 中使用以下提示語對其進行測試：

• 在我的工作區運行 ls 命令。
• 執行 echo Hello from Claude.

測試成功後，您將直接從終端服務器看到輸出🎉

📚 詳細文檔

總結

恭喜您！您已經成功構建了一個可以執行終端命令的 MCP 服務器。您可以根據自身偏好，選擇在本地或 Docker 中運行它。

下一步計劃

• 添加安全檢查，有效阻止潛在危險的命令。
• 允許 Claude 讀取和寫入文件。
• 將服務器連接到雲系統或遠程環境。

若您有任何問題或改進建議，歡迎隨時在該倉庫中提交問題或拉取請求！

🤝 貢獻

目前，此項目不接受外部代碼貢獻。這是為了保持許可簡單並避免任何共享版權問題。不過，您可以： ✅ 報告錯誤或請求功能（通過 GitHub 問題）
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