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MCPStudio: The Postman for Model Context Protocol

MCPStudio: The Postman for Model Context Protocol

本地服务
github.com/lonexreb开发工具230 周前更新

关于 MCPStudio: The Postman for Model Context Protocol

MCPStudio 是一个用于创建、测试、管理和发现 MCP 服务的网页平台,适合需要可视化操作和调试服务的开发者。它还支持工具执行对比、可视化流水线以及执行记录分析。

主要功能

  1. 01创建、连接和监控 MCP 服务
  2. 02发现并执行工具及查看结果
  3. 03跨服务搜索工具与资源
  4. 04构建工具调用 DAG 流水线
  5. 05对比执行结果并查看 JSON 差异
  6. 06搜索 npm 和 GitHub 服务目录

适用场景

  1. 01检查服务连接状态并发现可用工具
  2. 02测试工具参数并查看执行结果
  3. 03串联多个工具构建 DAG 流程
  4. 04比较工具执行结果与耗时

MCP 相关

MCPStudio 作为 MCP 客户端连接和管理 MCP 服务,可发现并执行其工具、浏览资源,并查看服务状态。它还可搜索 npm 和 GitHub 上的 MCP 服务。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MCPStudio 横幅 MCPStudio 横幅

MCPStudio:Model Context Protocol 的 Postman

MCPStudio 是一个用于创建、测试、管理和发现 Model Context Protocol (MCP) 服务的 Web 平台。就像面向 API 的 Postman 一样,MCPStudio 提供了一个可视化界面,屏蔽了协议的复杂性,让你可以直接在浏览器中连接 MCP 服务、发现工具、填写参数并执行工具,以及查看结果。

战略方向: Web 应用(现在)→ CLI 工具 → SDK/库 → 桌面应用

功能

  • 服务管理 — 创建、配置、连接和监控 MCP 服务,并跟踪其状态(已连接 / 已断开 / 出错)
  • 工具发现与执行 — 自动发现 MCP 服务公开的工具,通过动态表单填写参数,并查看格式化响应
  • 工具库 — 浏览所有已连接服务中的工具,并可搜索和筛选服务
  • 执行仪表板 — 使用 Recharts 提供实时指标(耗时、工具分布、成功率 / 错误率),并通过 IndexedDB 保存历史记录
  • 执行历史 — 服务端持久化执行日志,支持展开行、分页和清除
  • 可视化流水线构建器 — 使用 React Flow 拖放画布,将 MCP 工具串联成 DAG 流水线,并支持自动布局和前端执行引擎
  • 工具执行竞技场 — 使用并排且可调整大小的面板比较工具执行结果,并提供 JSON 差异和耗时比较
  • MCP 服务发现 — 搜索 npm 和 GitHub 注册表中的 MCP 兼容服务,并可按来源筛选及查看安装命令
  • 资源浏览器 — 发现并浏览已连接 MCP 服务公开的数据源
  • 提示词模板 — 创建、编辑、标记和管理可复用的提示词模式,支持 {{variable}} 占位符(存储在 IndexedDB 中)
  • 配置导出 / 导入 — 将服务配置导出为 JSON 或 YAML(凭据会被遮盖);通过文件上传、拖放或粘贴导入
  • 身份验证 — Supabase 身份验证(电子邮件 / 密码注册和登录),使用 JWT 令牌;支持用于服务集成(Google Drive)的 OAuth2 流程
  • 引导式入门 — 首次运行时显示启动画面,并提供交互式聚焦导览和五彩纸屑庆祝效果
  • 设置 — 主题切换(深色 / 浅色)、API 基础 URL 配置、个人资料、数据管理
  • 文档与支持 — 内置文档、常见问题、快捷链接和反馈表单
  • 实时更新 — 通过 WebSocket 流传输工具执行情况和服务状态变化
  • Google Drive 集成 — 通过 OAuth 连接,列出、搜索和检索文件,以及创建文件夹

技术栈

前端
类别技术
框架React 18 + TypeScript
构建Vite 5 + SWC
状态Zustand 5(持久化到 localStorage)
数据获取React Query 5
UI 套件shadcn/ui(47+ 个基于 Radix 的组件)
样式Tailwind CSS 3,包含自定义 MCP 颜色令牌和渐变
表单react-hook-form + Zod 验证
路由react-router-dom 6
图表Recharts 2
节点图@xyflow/react(React Flow)+ @dagrejs/dagre
身份验证@supabase/supabase-js(电子邮件 / 密码)
本地数据库Dexie(IndexedDB 封装)— 执行记录、流水线、提示词
配置解析js-yaml + Zod
特效canvas-confetti(入门引导庆祝效果)
通知Sonner
后端
类别技术
框架FastAPI 0.109
语言Python 3.10+
数据库MongoDB(Motor 异步驱动)— 不可用时回退到内存模拟
身份验证JWT(python-jose)+ OAuth2(google-auth-oauthlib)
依赖注入dependency-injector
HTTP 客户端httpx(异步,用于注册表搜索)
WebSocketwebsockets 12
验证Pydantic 2 + pydantic-settings
测试pytest + pytest-asyncio

架构

后端 — 领域驱动设计(4 层)
backend/mcp_studio_backend/src/mcp_studio/
├── api/              # Controllers, routes, Pydantic schemas
│   ├── controllers/  # auth, server, tool, execution, discovery
│   ├── routes/       # auth, server, tool, execution, discovery
│   └── schemas/      # auth, server, tool, execution, discovery
├── application/      # Services, DTOs (orchestration)
│   └── services/     # auth, server, tool, execution, discovery
├── domain/           # Models, repository interfaces, domain services
├── infrastructure/   # MongoDB repos, Google Drive client, registry clients, EventBus
├── config/           # Settings (pydantic-settings, loads .env)
├── container.py      # Dependency injection wiring
└── main.py           # FastAPI app entry point
前端 — Feature-Sliced 架构
frontend/ai-server-forge/src/
├── features/
│   ├── auth/           # Login, Signup, AuthGuard, auth store, Supabase hooks
│   ├── servers/        # Dashboard, ServerDetail, ConfigExport/Import, use-servers
│   ├── tools/          # ToolEditor, ParameterEditor, use-tools
│   ├── tools-library/  # ToolsLibrary page (cross-server tool browser)
│   ├── pipeline/       # PipelineList, PipelineEditor, React Flow canvas, engine
│   ├── execution/      # Arena, ExecutionPanel, ExecutionHistory, ExecutionHistoryPage, Metrics
│   ├── resources/      # ResourcesPage, ResourceCard, use-resources
│   ├── prompts/        # PromptsPage, PromptCard, PromptEditor (Dexie/IndexedDB)
│   ├── discovery/      # DiscoveryPage, DiscoveryCard (npm + GitHub search)
│   ├── settings/       # SettingsPage, ThemeToggle, ApiConfig, DataManagement
│   ├── onboarding/     # SplashScreen, TourOverlay (spotlight + confetti)
│   ├── docs/           # DocsPage (static documentation)
│   └── support/        # SupportPage, FAQ, QuickLinks, FeedbackForm
├── components/
│   ├── layout/       # MainLayout, Header, Sidebar
│   └── ui/           # shadcn/ui component library (47+ components)
├── stores/           # Zustand stores (ui)
├── lib/
│   ├── api/          # Typed API client (servers, tools, auth, resources, executions, discovery)
│   └── supabase.ts   # Supabase client initialization
├── hooks/            # Shared hooks (use-mobile, use-toast)
└── types/            # TypeScript types matching backend Pydantic schemas

开始使用

前置条件
  • Python 3.10+
  • Node.js 16+
  • MongoDB(可选——不可用时将回退到内存模拟)
  • UV 包管理器(推荐)
安装
git clone https://github.com/lonexreb/MCPstudio.git
cd MCPstudio

后端:

cd backend/mcp_studio_backend
python -m venv venv && source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install uv && uv pip install -e .
uvicorn mcp_studio.main:app --reload  # runs on :8000

前端:

cd frontend/ai-server-forge
npm install
npm run dev  # runs on :8080

在浏览器中打开 http://localhost:8080 并注册新账号,或使用现有凭据登录。

API 端点

方法路径用途
POST/api/auth/register注册新用户
POST/api/auth/token登录(OAuth2 密码流程)
GET/api/auth/me当前用户信息
GET/api/auth/google/authGoogle OAuth URL
GET/api/auth/google/callbackGoogle OAuth 回调
POST/api/servers创建服务
GET/api/servers列出服务
GET/api/servers/{id}获取服务详情
PUT/api/servers/{id}更新服务
DELETE/api/servers/{id}删除服务
POST/api/servers/{id}/connect连接并发现工具
POST/api/servers/{id}/disconnect断开连接
GET/api/servers/{id}/tools列出服务工具
GET/api/servers/{id}/resources列出服务资源
GET/api/tools列出所有工具(跨服务)
GET/api/tools/{id}获取工具详情
POST/api/servers/{id}/tools/{id}/execute执行工具
GET/api/executions执行历史记录(可筛选)
GET/api/executions/{id}获取执行详情
DELETE/api/executions清除执行历史记录
GET/api/discovery/search搜索 MCP 服务(npm/GitHub)
GET/api/discovery/categories列出服务类别
WS/ws/servers/{id}/tools/{id}/execution工具执行流

路线图

MCPStudio 采用分阶段增强计划,借鉴了 Unsloth Studio 的模式:

阶段功能状态
0基础架构 — Zustand 状态存储、React Query、类型化 API 客户端、身份验证守卫已完成
1Feature-Sliced 架构重组已完成
2UX — 服务连接向导、终端风格加载、可折叠分区已完成
3实时执行仪表板 — Recharts 指标、IndexedDB 历史记录(Dexie)已完成
4可视化 MCP 流水线构建器 — React Flow 画布、DAG 执行、dagre 自动布局已完成
5工具执行竞技场 — 并排对比与 JSON 差异已完成
6配置导出/导入 — 使用 Zod 验证的 JSON/YAML、拖放导入已完成
7Supabase Auth — 电子邮件/密码注册与登录,取代硬编码凭据已完成
8补齐功能 — 设置、工具库、资源、提示词、文档、支持页面已完成
9新手引导与导览 — 启动画面、聚焦导览、彩纸庆祝效果已完成
10执行历史记录 — 服务端持久化、带分页的历史记录页面已完成
11MCP 服务发现 — npm/GitHub 注册表搜索与发现页面已完成

详细跟踪信息请参阅 EXPERIMENT.md。

贡献

欢迎贡献!欢迎提交 Pull Request。

许可证

本项目采用 MIT 许可证 — 详情请参阅 LICENSE 文件。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。