关于 MCP Server
这是一个基于 Vagrant 的 MCP 测试环境，在三台机器上分别运行上下文服务和两个模型脚本，适用于测试多机部署。README 未说明其具体功能。
主要功能
- 01使用 Vagrant 配置三台机器
- 02上下文服务与模型脚本分开运行
- 03提供 Python 启动命令
适用场景
- 01测试上下文服务与两个模型进程协作
- 02运行文档所述的三机测试环境
MCP 相关
该环境将 `context_server.py` 作为 MCP 服务运行；README 未说明其提供的工具或数据。
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。
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
MCP 服务测试
运行 Vagrantfile 并连接到 3 台机器
将相关脚本复制到 3 台机器： context_server.py - 复制到 MCP-Server model_1.py - 复制到 model1 机器 model_2.py - 复制到 model2 机器
在 MCP 服务中运行 python3 context_server.py
在 model 1 服务中运行 python3 model_1.py
在 model 2 服务中运行 python3 model_2.py
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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。