MCP-Mealprep

MCP-Mealprep

你可以把各种容器装起来，放入美味的 MCP 小零食，冷藏起来留待以后享用。

本项目从 GitHub 地址获取多个 MCP 服务，运行它们，并通过 supergateway 和可选的 mcpo 提供服务，再通过 docker-compose 将它们整合起来，作为一组 ML/AI 资源运行。

新版 V2

得益于 supergateway 和 mcpo 项目，本项目已彻底重建！现在可安全地用于内部和外部 MCP 服务，并应能随 python、mcpo、pip、npx、uv 以及各个 MCP 服务的更新而更新。

docker-compose 中的内容可视为示例服务；你可以按照此语法，从公共仓库添加任意数量的服务。每个自定义 GHCR 容器都会运行 MCP 服务，以支持本地 STDIO/STOUT，同时也会通过 SSE 协议安全地公开这些服务，并可选择提供与 OpenAPI 兼容的 HTTP 服务，供 OpenWebUI 使用。你可以连接本地资源，也可以通过 nginx、Traefik、Caddy 等代理进行路由。服务公开后，你可以连接 OpenWebUI、n8n、Flowise、Claude、Cursor 等外部服务。

GHCR 容器基于 debian 构建，应可用于 uv、npx 和 pip 安装。如有需要，你也应能使用旧方法安装 docker MCP 服务。更多信息请参阅下文的“已弃用的 Docker 流程”。

mcpo 安装

如果你想安装可选的 mcpo 扩展，请在环境变量中添加 "USE_MCPO=true"。这会指示 startup.sh 脚本收集 MCP 服务命令和环境变量，并在启动时将它们传递给 mcpo 命令。请注意，这会同时运行一个重复的服务，而且它不会连接到原始服务。不过，这样会提供与 OpenAPI 兼容的端点，可与 OpenWebUI 集成；你可以在 /docs 中找到各个服务的更多信息。这不是必需的，但如果你需要，可以按服务启用。

startup.sh 说明

如果你想详细了解在容器中调用此 bash 脚本后具体会发生什么，请参阅“Startup README.md”，其中逐行全面说明了脚本的执行过程。请先审查脚本，确保你愿意运行它，因为每个 MCP 服务容器都会运行该脚本。

安全扫描

使用 mcp-shield 扫描安全问题

"startup.sh" 脚本现在会运行

"npx mcp-shield >> "mcp-shield.log" 2>&1

来运行 MCP 安全扫描器 mcp-shield，并将结果追加到日志文件中。更多信息请参阅其文档。你也可以随时在容器中运行该命令来检查是否存在问题，例如更新后。

客户端连接

服务堆栈运行后，你可以将 MCP 客户端连接到你的 IP 地址或域名和端口。如果没有便捷的方式连接，也可以再次使用 mcpo 命令。

N8N

待定

Flowise

待定

Claude、Cursor 等

待定

概述

本项目精选了一系列模型上下文协议（MCP）服务，旨在提供一套全面的 AI 工具和服务，可通过 Docker 和/或 Portainer 轻松部署。本项目基于 官方 MCP 服务仓库、supergateway 和 OpenWebUI 的 mcpo 仓库 构建，让开发者和 AI 爱好者能够快速启动各种兼容 MCP 的服务。

什么是模型上下文协议？

模型上下文协议（MCP）是一种创新框架，使大语言模型（LLM）能够安全地访问各种工具、数据源和服务并与之交互。它为 AI Agent 提供了一种标准化方式，以便：

• 从不同来源检索信息
• 在各种平台上执行操作
• 扩展 AI 能力，超越传统语言模型的范畴

包含的 MCP 服务

此 docker-compose 集合包含以下服务：

• 网络搜索（SearXNG 和 Brave）
• Everything（MCP 测试）
• GitHub 交互
• 计算器
• Slack
• Everart
• Google Maps
• 网页抓取（Fetch 和 Puppeteer）
• 顺序思考
• Postgres/向量检索（Supabase、Qwant、Pinecone 和 Memory）
• 以及更多……

先决条件

• Docker
• Portainer（非必需，但很实用）
• 特定服务的 API 令牌/密钥（可选，取决于服务）

在 Portainer 中安装

第 1 步：准备 Portainer

1. 打开 Portainer 环境，通常为“local”
2. 前往“Stacks”
3. 点击“Add stack”

第 2 步：部署 Stack

1. 为 Stack 命名（例如，“mcp-server-stack”）
2. 在“Build method”下，选择“Upload a file”或“Web editor”
3. 上传此仓库中的 docker-compose.yml，或复制并粘贴其内容
4. 配置所需的环境变量
   • Slack Bot Token
   • GitLab Personal Access Token
   • Google Maps API Key
   • Brave Search API Key
   • 等等
5. 点击“Deploy the stack”

第 3 步：配置各个服务

• 某些服务需要特定配置或 API 令牌
• 请参阅 MCP Servers 仓库中的各个服务文档

运行

警告

这是在容器中运行这些 MCP 服务、让部署更简单的第一步。不过，你需要对某些环境变量以及与其他服务的连接进行测试和验证，尤其是在添加其他服务时。我亲自测试过其中大多数服务，至少都能在 VPS Stack 上运行，因此它们应该达到 beta 级别的可用性。而且 V2 的运行效果比 V1 更好。此方案通过 SSE 连接运行每个服务，这应该是安全的。但你的底层系统、代理或加密设置可能存在安全漏洞。本项目不会审核 MCP 服务的功能或安全性，仅将其打包，以便轻松部署服务并确保流量安全。如果你需要审核 MCP 服务，请查看 MCP Evaluator

自定义

添加/移除服务

• 只需在 docker-compose.yml 中注释掉或移除服务块
• 确保具备所需的 Dockerfile 和依赖项

环境变量

• 将环境变量和命令变量中的占位符令牌替换为必要的设置，例如你实际使用的 API 密钥
• 如有需要，可自定义端口映射；默认按顺序分配

安全注意事项

• 对 API 令牌和敏感信息保密
• 尽可能使用只读卷
• 定期更新服务和依赖项

参与贡献

任何新增 MCP 服务都需要提供可通过 npx、uv 或 pip 执行的简洁安装命令。如果你希望添加某个服务，请提交拉取请求或 Issue，并附上经过测试且可正常运行的 docker-compose 容器配置段。

向此项目添加新的 MCP 服务

1. 确保服务遵循 MCP 协议
2. 遵循上述语法，包括所有已知环境变量和“startup.sh”命令
3. 提供清晰的文档，包括 MCP 服务的 GitHub 仓库
4. 提交拉取请求或 Issue，说明拟添加的内容

已弃用的 Docker 流程

V1 MCP Mealprep 使用各个仓库中的 Github Dockerfiles，并通过 docker-compose 在容器中运行它们。这种方式可行，但可能不够安全，也无法连接所有客户端。如果你想使用的 MCP 服务无法通过 npx、uv、pip 等方式获取，并且你能验证 Dockerfile 运行安全、能够实现你的需求，则可以继续使用这种方式。服务的仓库中必须包含 Dockerfile，而任何使用“uv.lock”文件的项目似乎都会阻止通过此方式安装。查看 docker-compose-old.yml 或以下示例，了解其工作方式：

version: '3.8'
services:
  mcp-server-everything: 
    build:
      context: https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git#main
      dockerfile: src/everything/Dockerfile
    image: mcp-server:latest
    container_name: mcp-everything-server
    ports:
      - "0.0.0.0:8081:8081"
    environment:
      - NODE_ENV=production
    restart: unless-stopped
    networks:
      - mcp-network

许可证

本项目为开源项目。各 MCP 服务可能有自己的许可条款。

资源

• MCP 官方服务仓库
• Model Context Protocol 网站
• MCP 评估器

免责声明

本集合由社区维护，与 Model Context Protocol 项目、OpenWebUI、mcpo 或任何其他项目均无论明示还是暗示的官方关联。

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