关于 mcp-imdb MCP server
一个用于访问 IMDb 数据的 MCP 服务。README 描述的实现侧重于笔记存储,提供笔记资源、添加笔记工具和汇总提示词。
主要功能
- 01存储并读取笔记资源
- 02添加笔记并通知资源变更
- 03按简略或详细风格汇总笔记
适用场景
- 01保存可供客户端读取的文本笔记
- 02汇总当前存储的笔记
MCP 相关
该 MCP 服务向客户端提供 note:// 笔记资源、add-note 工具和 summarize-notes 提示词。
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。
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。
工具
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
mcp-imdb MCP 服务
一个用于访问 IMDB 数据的模型上下文协议(MCP)服务。 原作者:Cheng-Lung Sung
组件
资源
该服务实现了一个简单的笔记存储系统,其中包括:
- 用于访问单条笔记的自定义 note:// URI 方案
- 每个笔记资源都有名称、描述和 text/plain MIME 类型
提示词
该服务提供一个提示词:
- summarize-notes:汇总所有已存储的笔记
- 可选的“style”参数,用于控制详细程度(简要/详细)
- 生成的提示词会结合所有当前笔记和风格偏好
工具
该服务实现了一个工具:
- add-note:向服务添加一条新笔记
- 接受“name”和“content”作为必填字符串参数
- 更新服务状态,并通知客户端资源发生变化
配置
[TODO: 添加特定于你的实现的配置详情]
快速开始
安装
Claude Desktop
MacOS:~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
开发版/未发布服务配置
``` "mcpServers": { "mcp-imdb": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/git/mcp-imdb", "run", "mcp-imdb" ] } } ```已发布服务配置
``` "mcpServers": { "mcp-imdb": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-imdb" ] } } ```Docker
你可以使用 Docker 将服务作为 HTTP SSE(服务器发送事件)服务运行。
构建 Docker 镜像
docker build -t mcp-imdb .
运行 Docker 镜像
docker run -p 8000:8000 mcp-imdb
SSE 连接可通过 http://localhost:8000/sse 访问服务,POST 消息可通过 http://localhost:8000/messages/ 访问服务。
Docker Compose
你也可以使用 Docker Compose 运行服务。创建一个 docker-compose.yml 文件:
services:
mcp-imdb:
image: ghcr.io/juanmandev/mcp-imdb:latest
build: .
ports:
- "8000:8000"
restart: always
然后运行:
docker-compose up -d
将 VS Code GitHub Copilot 连接到 Docker
通过 Docker 运行服务后,将以下内容添加到 VS Code 的 settings.json 中:
{
"github.copilot.chat.mcpServers": {
"mcp-imdb": {
"type": "sse",
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
}
开发
构建和发布
准备分发软件包:
- 同步依赖项并更新锁文件:
uv sync
- 构建软件包发行文件:
uv build
这将在 dist/ 目录中创建源码发行包和 wheel 发行包。
- 发布到 PyPI:
uv publish
注意:你需要通过环境变量或命令行标志设置 PyPI 凭据:
- 令牌:
--token或UV_PUBLISH_TOKEN - 或用户名/密码:
--username/UV_PUBLISH_USERNAME和--password/UV_PUBLISH_PASSWORD
调试
由于 MCP 服务通过标准输入/输出运行,调试可能会比较困难。为了获得最佳调试体验,我们强烈建议使用 MCP Inspector。
你可以通过 npm 使用以下命令启动 MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory <dir_to>/git/mcp-imdb run mcp-imdb
启动后,Inspector 会显示一个 URL,你可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。
评论
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。