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URL Shortener MCP Tool

URL Shortener MCP Tool

本地服务
github.com/Talismanic其他468 周前更新

关于 URL Shortener MCP Tool

URL Shortener MCP Tool 是一个通过 CleanURI API 缩短网址的 FastMCP 服务,面向 Agent 或工具系统,并包含响应验证和错误处理。

主要功能

  1. 01通过 CleanURI 缩短网址
  2. 02以 FastMCP 工具形式提供功能
  3. 03验证响应
  4. 04处理错误
  5. 05通过 stdio 传输运行

适用场景

  1. 01在 Agent 工作流中缩短链接
  2. 02为工具系统提供网址缩短功能

MCP 相关

它通过 FastMCP 工具向 MCP 客户端提供网址缩短功能,并使用 stdio 传输。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"cleanuri-url-shortener": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"DOCKER_CONTAINER",
"url-shortener"
],
"env": {
"DOCKER_CONTAINER": "<DOCKER_CONTAINER>"
}
}
}
}
启动命令docker run -i --rm -e DOCKER_CONTAINER url-shortener
需要配置的环境变量
DOCKER_CONTAINER

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
ociurl-shortener

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

MseeP.ai Security Assessment Badge

URL 缩短 MCP 工具

smithery badge

URL 缩短 MCP 服务

本项目使用 CleanURI API 提供简单的 URL 缩短工具,并设计为以 FastMCP 服务工具的形式运行。

✨ 功能

  • 使用 CleanURI API 缩短任意给定的 URL。
  • 通过 FastMCP 将此功能作为工具提供。
  • 包含完善的错误处理和响应验证。
  • 设计为通过 stdio 传输运行,以便与 Agent 或基于工具的系统集成。

🚀 用法

1. 要求
  • Python 3.10+
  • httpx
  • fastmcp

2. 安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 URL 缩短工具:

npx -y @smithery/cli install @Talismanic/cleanuri-url-shortener-mcp --client claude
手动安装
uv add httpx 'mcp[cli]'
Docker 安装:
docker build -t url-shortener .
3. 运行
uv run main.py

使用 Docker 时,无需在此进行任何操作。

4. 在 Claude Desktop 中添加
使用 uv
{
  "mcpServers": {
    "url-shortener": {
      "command": "/Users/{userName}/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "{path_to_repo}/cleanuri-url-shortener-mcp",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}
使用 Docker
{
  "mcpServers": {
    "url-shortener": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--init",
        "-e",
        "DOCKER_CONTAINER=true",
        "url-shortener"
      ]
    }
  }
}

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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。