mcpField
G
goose_mcp

goose_mcp

本地服务
github.com/Jay4242开发工具1466 周前更新
代码仓库

关于 goose_mcp

goose_mcp 是面向 Goose 的实验性 MCP 服务集合，参考其自定义扩展指南构建。每个服务可使用独立的 Python 虚拟环境，并通过 `goose configure` 添加。

主要功能

  1. 01包含多个 MCP 服务目录
  2. 02每个服务使用独立 Python 虚拟环境
  3. 03通过命令配置 Goose

适用场景

  1. 01为 Goose 设置 MCP 服务
  2. 02将本地服务添加到 Goose

MCP 相关

它提供可供 Goose 使用的 MCP 服务，可通过各服务的运行命令使用 `goose configure` 注册。

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

goose_mcp

为 Goose 尝试实现 MCP 服务

我尝试遵循他们的自定义扩展指南。

在每个目录中运行 uv sync，会为每个 MCP 创建 Python .venv 环境。

之后，你可以将 uv run /foo/bar/path/to/mcp_server/.venv/bin/mcp_server_name 命令添加到 goose configure 中，它应该会显示在 Goose 中。

唯一不怕加拿大驼鹿的，就是加拿大鹅。

评论

支持 Markdown

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。