mcpField
A
AI Service Platform

AI Service Platform

本地服务
github.com/Daniel1989AI 与智能体025 周前更新
代码仓库

关于 AI Service Platform

AI Service Platform 是用于托管 AI 工具执行的云就绪平台，通过 REST API 提供操作入口。它会发现 `servers/` 目录中的 MCP 工具，并支持无状态运行、持久化工具配置和横向扩展。

主要功能

  1. 01通过 REST API 操作工具
  2. 02自动发现 MCP 工具
  3. 03无状态服务设计
  4. 04持久化工具配置
  5. 05支持横向扩展

适用场景

  1. 01通过 `/tools` 列出可用工具
  2. 02向 `/query` 提交自然语言查询
  3. 03部署可扩展的托管工具服务

MCP 相关

平台会发现 `servers/` 目录中的 MCP 工具，并通过 REST API 提供可用工具列表和查询入口。

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

AI 服务平台

一个支持云端部署、用于 AI 工具执行并集成 Model Context Protocol（MCP）的服务平台。

主要功能

  • 云原生架构

    • 为所有操作提供 REST API 端点
    • 无状态设计，并持久化工具配置
    • 支持水平扩展

  • 统一工具网关

    • 自动发现 servers/ 目录中的 MCP 工具

云端部署

先决条件
  • Python 3.10+

API 用法

端点

列出可用工具

GET /tools

执行自然语言查询

POST /query
{
  "query": "5+5",
}

开发环境设置

  1. 克隆代码仓库：
git clone https://github.com/Daniel1989/mcp-server-cloud.git
cd mcp-server-cloud
  1. 设置虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
  1. 启动开发服务器：
FLASK_DEBUG=1 python flask.py

资源

  1. python-sdk. https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
  2. cline's prompt -- how to ask ai to select mcp server. https://github.com/cline/cline/blob/main/src/core/prompts/system.ts
  3. remote mcp server https://github.com/sidharthrajaram/mcp-sse
  4. https://actions.zapier.com/settings/mcp/

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。