关于 blacklotusdev8-test_m
这是一个使用 Smithery 构建的 MCP 服务示例,提供问候工具,并附有本地运行和 Docker 部署说明。
主要功能
- 01按姓名问候的工具
- 02本地开发与交互测试
- 03支持 Docker 容器
- 04在 /mcp 提供 MCP 端点
适用场景
- 01测试基础的 MCP 问候交互
- 02在本地或 Docker 中运行 MCP 服务
MCP 相关
通过 `/mcp` 端点向 MCP 客户端提供问候工具。README 还介绍了使用 Smithery playground 进行交互测试。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
服务地址
https://server.smithery.ai/@blacklotusdev8/test_m/mcp一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http ai-smithery-blacklotusdev8-test-m https://server.smithery.ai/@blacklotusdev8/test_m/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-blacklotusdev8-test-m":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@blacklotusdev8/test_m/mcp"}}}在 Cursor 中打开VS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"ai-smithery-blacklotusdev8-test-m":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@blacklotusdev8/test_m/mcp"}}}在 VS Code 中打开Claude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-blacklotusdev8-test-m":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@blacklotusdev8/test_m/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-blacklotusdev8-test-m":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@blacklotusdev8/test_m/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
全部服务地址
Streamable HTTP
https://server.smithery.ai/@blacklotusdev8/test_m/mcp需要授权工具
详细介绍
测试
使用 Smithery 构建的 MCP 服务。
前提条件
- Smithery API 密钥:在 smithery.ai/account/api-keys 获取
开始使用
-
运行服务:
uv run dev -
交互式测试:
uv run playground
尝试说“向 John 问好”来测试示例工具。
使用 Docker 运行
(在项目根目录下)构建镜像:
docker build -t hello-server .
运行容器:
docker run --rm -p 8081:8081 --shm-size=1g hello-server
注意:
- 服务监听
0.0.0.0:8081,并在/mcp提供 MCP 端点。 --shm-size=1g可提高基于 Playwright/Firefox 的网页抓取稳定性。
现在可以将 MCP 客户端连接到:
http://localhost:8081/mcp
开发
服务代码位于 src/hello_server/server.py。在此处添加或更新服务功能。
部署
准备好部署了吗?将代码推送到 GitHub 并部署到 Smithery:
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在 github.com/new 创建新仓库
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初始化 git 并推送到 GitHub:
git add . git commit -m "Hello world 👋" git remote add origin https://github.com/YOUR_USERNAME/YOUR_REPO.git git push -u origin main -
在 smithery.ai/new 将服务部署到 Smithery
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支持 Markdown
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。