Generic MCP Server

一个基于TypeScript和Express的MCP服务器实现，用于连接AI代理与外部API，提供电影数据库交互功能，支持实时通信和模块化扩展。

娱乐与媒体开发者工具 #AI接口 #电影数据 #实时通信 #模块化本地 .TypeScript

评分 : 2分

下载量 : 6.7K

更新时间 : 2025-04-29

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什么是MCP服务器?

MCP服务器是一个标准化接口，让AI模型能够安全高效地与外部系统交互。它提供结构化框架来管理资源、工具和提示模板，特别适合将AI能力集成到现有应用中。

如何使用MCP服务器?

只需三步即可开始使用：1) 安装Node.js环境 2) 配置API密钥 3) 运行服务器。之后AI代理就可以通过SSE协议与服务器交互，访问电影数据库等功能。

适用场景

最适合需要AI访问外部数据的场景，如：电影推荐系统、演员信息查询、智能客服集成、以及任何需要LLM与API交互的应用开发。

主要功能

实时数据流

通过Server-Sent Events(SSE)实现实时通信，适合持续数据更新场景

电影数据库集成

内置The Movie Database(TMDB)API访问，支持演员搜索和电影发现

模块化架构

易于扩展的设计，可以快速添加新工具和资源

类型安全接口

使用TypeScript确保API响应数据的类型安全

优势

标准化协议确保与各种AI框架兼容

实时通信能力提升交互体验

详细的电影数据访问功能

完善的错误处理和类型安全

局限性

目前主要面向电影相关数据

需要Node.js环境运行

部分高级功能需要TMDB API密钥

如何使用

环境准备

安装Node.js 18或更高版本

获取项目

克隆仓库并安装依赖

配置

复制示例环境文件并添加TMDB API密钥

运行服务器

启动开发服务器(带热重载)

使用案例

演员作品查询

查询某演员参与过的所有电影作品

电影推荐

根据条件推荐适合的电影

常见问题

如何获取TMDB API密钥?

可以添加其他API吗?

支持哪些AI模型?

🚀 通用 MCP 服务器

本项目是一个生产就绪的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，运用 TypeScript 和 Express 构建，能让 AI 代理与外部 API 实现无缝连接，为开发人员提供了极大便利。

🚀 快速开始

安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/generic-mcp-server.git
cd generic-mcp-server

安装依赖项：

npm install

配置环境：

cp .env.example .env

将 API 凭据添加到 .env 文件中：

PORT=8089
ACCESS_TOKEN=your_movie_db_access_token

运行服务器

开发模式（带热重载）：

npm run dev

生产模式：

npm run build
npm start

服务器将在 http://localhost:8089（或 .env 文件中指定的端口）可用。

✨ 主要特性

完整实现 MCP 规范
使用 Server-Sent Events (SSE) 实现实时通信
模块化架构，便于扩展
内置电影数据库集成，用于搜索人员和发现影片
API 响应的类型安全接口
全面错误处理
测试用例客户端作为参考

📦 安装指南

安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/generic-mcp-server.git
cd generic-mcp-server

安装依赖项：

npm install

配置环境：

cp .env.example .env

将 API 凭据添加到 .env 文件中：

PORT=8089
ACCESS_TOKEN=your_movie_db_access_token

运行服务器

开发模式（带热重载）：

npm run dev

生产模式：

npm run build
npm start

💻 使用示例

基础用法

本项目主要是一个服务器项目，以下是启动服务器的基础命令示例：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/generic-mcp-server.git
cd generic-mcp-server

# 安装依赖
npm install

# 配置环境
cp .env.example .env

# 添加 API 凭据到 .env 文件

# 开发模式运行
npm run dev

# 生产模式运行
npm run build
npm start

高级用法

在实际开发中，你可以根据需求对服务器进行扩展，例如添加新的 API 端点。以下是一个简单示例，假设你要添加一个新的 GET 端点 /new-endpoint：

import express from 'express';
const app = express();

app.get('/new-endpoint', (req, res) => {
  res.send('This is a new endpoint!');
});

const port = process.env.PORT || 8089;
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server running on port ${port}`);
});

📚 详细文档

概述

该项目展示了如何使用 @modelcontextprotocol/sdk 实现基于 Server-Sent Events (SSE) 的 MCP 服务器。它为开发人员提供了一个实用的参考，用于将 APIs 曝露给 AI 代理和大型语言模型（LLMs），重点在于电影数据库交互。实现细节可在 src/mcp/tools.ts、src/mcp/prompts.ts、src/helpers/ 目录及相关文件中找到。

什么是 MCP？

Model Context Protocol (MCP) 建立了一个标准化接口，使 AI 模型能够安全高效地与外部系统交互。它定义了以下结构化的框架：

资源：模型可以访问的数据对象
工具：模型可以调用的可执行函数
提示：指导模型交互的模板这种标准化简化了将 AI 功能集成到现有应用程序和服务中的过程。更多文档请访问 Model Context Protocol 仓库。

API 参考

端点

端点	方法	描述
`/sse`	GET	用于 MCP 通信的服务器发送事件端点
`/messages`	POST	客户端向 MCP 服务器发送消息的端点

MCP 组件

资源

greeting://welcome：静态欢迎消息
users://{userId}：动态用户数据资源

工具

该服务器实现了强大的电影数据库工具：

movie_database_search_person：搜索演员、导演和其他电影从业人员，获取他们职业生涯、传记数据和电影作品的详细信息。
movie_database_discover_films：高级电影发现功能，基于筛选条件推荐影片。

提示

MCP 定义了一系列提示模板，用于指导 AI 代理与外部系统的交互。这些提示包括：

系统提示（System Prompt）：定义整个交互的上下文和目标。
用户提示（User Prompt）：具体的操作指令。
响应提示（Response Prompt）：规范 API 调用的结果格式。

电影数据库集成

服务器内置了对知名电影数据库的访问接口，支持以下操作：

搜索电影、演员和导演信息
获取电影详情及评价
查找电影院映片时间表
管理用户收藏列表所有 API 调用均通过类型安全的接口进行封装，简化了开发流程。

🔧 技术细节

该项目使用 TypeScript 和 Express 构建，实现了基于 Server-Sent Events (SSE) 的 MCP 服务器。核心实现细节分布在多个文件和目录中，如 src/mcp/tools.ts 实现了具体的工具函数，src/mcp/prompts.ts 定义了提示模板，src/helpers/ 目录包含了一些辅助函数。通过模块化架构，开发人员可以方便地对服务器进行扩展和维护。同时，使用 @modelcontextprotocol/sdk 实现了 MCP 规范，确保了与 AI 代理和大型语言模型的交互的标准化。