Port MCP Server 2wj

🚀 端口 MCP 服务器

这是一个用于 Port.io API 的模型上下文协议（MCP）服务器，它能让 Claude 与 Port.io 的开发者平台功能进行交互，为开发工作带来便利。

🚀 快速开始

本服务器可使 Claude 与 Port.io 开发者平台交互，下面将为你介绍具体的安装和使用方法。

✨ 主要特性

端口 MCP 服务器功能

• 模型管理：支持加载和管理多个语言模型。
• 推理接口：提供统一的推理接口，简化调用流程。
• 结果处理：自动解析推理结果，并提供多种格式输出。

📦 安装指南

获取你的 Port 凭证

1. 创建一个 Port.io 帐户：
   • 访问 Port.io
   • 若没有帐户，则注册一个新的帐户
2. 创建 API 密钥：
   • 进入你的 Port.io 仪表盘
   • 转到设置 > 凭证
   • 保存客户端 ID 和客户端秘密

Claude Desktop 配置

在你的 claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

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

在 Cursor 中配置

在你的 settings.json 或 .env 文件中添加以下内容：

# 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

基础用法

加载模型

# 加载默认模型
curl -X POST http://localhost:8000/load-model?model_name=default

# 加载自定义模型
curl -X POST http://localhost:8000/load-model?model_name=my_custom_model

执行推理

# 单句推理
curl -X POST http://localhost:8000/predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "你的输入内容"}'

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

获取结果

# 获取单个结果
curl http://localhost:8000/results/123

# 获取批量结果
curl http://localhost:8000/batch-results?ids=123,456

📚 详细文档

本地开发

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务器
python -m src.port_mcp_server

发布新版本

# 更新版本号
make release VERSION=1.0.0

# 手动步骤（如需要）
git tag v1.0.0
git push --tags

📄 许可证

本 MCP 服务器根据 MIT 许可证发布。这意味着你可以自由使用、修改和分发软件，但需遵守 MIT 许可证的条款。更多详情，请参阅项目存储库中的 LICENSE 文件。

通过以上指南，您可以轻松配置并使用端口 MCP 服务器，与 Port.io 平台无缝集成，提升开发效率。