LimeAI MCP Server (Python)

Name: LimeAI MCP Server (Python)
Author: liuwenlonghub

本地服务

github.com/liuwenlonghubAI 与智能体068 周前更新

代码仓库

关于 LimeAI MCP Server (Python)

LimeAI MCP Server (Python) 是一个用于将 LimeAI 接入兼容 MCP 的客户端的 Python MCP 服务项目。需要 Python 3.10 或更高版本及 LimeAI 访问令牌。

主要功能

01支持 Python 3.10 及以上版本
02配置 LimeAI 访问令牌
03提供 Cursor 等客户端的设置说明

适用场景

01在 Cursor 中连接 LimeAI
02在其他 MCP 客户端配置 LimeAI

MCP 相关

它提供 LimeAI MCP 服务，供 Cursor 及其他 MCP 客户端使用。

#limeai #mcp #server #python

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。

README 原文English

来自项目 README

README 暂无中文译文，以下为英文原文；中文介绍见上方。

LimeAI MCP Server (Python)

环境要求

Python 3.10 或更高版本。

1. 设置环境

首先，我们来安装uv：

MacOS/Linux

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. 获取 LimeAI MCP Server

# LimeAI Mcp Server 官方开源仓库下载
[email protected]:liuwenlonghub/limeai-mcp-server.git
cd limeai-mcp-server

# 创建虚拟环境并激活
uv venv
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
uv add "mcp[cli]" httpx

获取 `LIMEAI_ACCESS_TOKEN`

3. 在Cursor中使用

Cursor -> Preferences -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP

添加以下配置内容（其它MCP客户端类似）：

{
  "mcpServers": {
      "limeai-mcp-server": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "--directory",
          "{YOUR_PATH}/limeai-mcp-server/",
          "run",
          "main.py"
        ],
        "env": {
        "LIMEAI_ACCESS_TOKEN": "<USER_LIMEAI_ACCESS_TOKEN>"
        }
      }
    }
}

回到配置，此时 LimeAI MCP Server已经启用

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