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MCP Server Hub

MCP Server Hub

本地服务
github.com/weetime开发工具084 周前更新

关于 MCP Server Hub

MCP Server Hub 是用于浏览、发现和集成 MCP 服务的平台,帮助扩展 AI 助手的能力。项目包含服务目录、Vue 前端和 NestJS API。

主要功能

  1. 01浏览和发现 MCP 服务
  2. 02MCP 服务目录
  3. 03标准化 MCP 连接
  4. 04支持集成到 AI 工具
  5. 05Vue 前端与 NestJS API

适用场景

  1. 01为助手功能寻找 MCP 服务
  2. 02浏览可用的 MCP 服务条目
  3. 03将服务功能集成到 AI 工具

MCP 相关

该平台收录 MCP 服务,并支持发现及将其集成到 AI 工具;README 未说明其提供 MCP 服务端点。

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

MCP Server Hub

MCP Server Hub 是一个平台,通过 Model Context Protocol(MCP)服务为 AI 助手扩展数千种功能。该项目允许用户浏览、发现并集成 MCP 服务,以增强 AI 功能。

功能

  • MCP 服务目录:浏览并发现数千个 MCP 服务
  • 标准化协议:为连接 AI 模型与外部工具提供统一的 API
  • 轻松集成:开发者可通过简单流程为 AI 工具添加功能
  • 开放生态:加入不断壮大的开发者社区,共同扩展 AI 功能

项目结构

  • frontend/:使用 Element Plus 和 Tailwind CSS 的 Vue 应用
  • backend/:NestJS API 服务
  • architecture.md:架构概览和设计决策

先决条件

  • Node.js >= 16
  • pnpm >= 7
  • PostgreSQL(本地或远程)

开始使用

安装
# Install pnpm globally if not already installed
npm install -g pnpm

# Install all dependencies
pnpm install:all
开发
# Start both frontend and backend servers
pnpm dev

# Start only the frontend
pnpm dev:frontend

# Start only the backend
pnpm dev:backend
构建生产版本
# Build both frontend and backend
pnpm build

# Build only the frontend
pnpm build:frontend

# Build only the backend
pnpm build:backend

环境变量

在根目录中创建 .env 文件,并添加以下变量:

# Backend
PORT=4000
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_USERNAME=postgres
DB_PASSWORD=postgres
DB_DATABASE=mcp_server_hub
JWT_SECRET=your-jwt-secret-key

# Frontend
VITE_API_URL=http://localhost:4000/api

API 文档

后端服务运行后,可通过以下地址访问 Swagger API 文档: http://localhost:4000/api/docs

参与贡献

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支:git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 提交更改:git commit -m 'Add some amazing feature'
  4. 推送到分支:git push origin feature/amazing-feature
  5. 创建 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证,详情请参阅 LICENSE 文件。

评论

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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。