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Mcp Server Template

Mcp Server Template

本地服务
github.com/seepine开发工具017 周前更新
代码仓库

关于 Mcp Server Template

Mcp Server Template 是用于创建 MCP 服务的 TypeScript 模板，支持 stdio、SSE 和 streamable HTTP，并提供读取环境变量或请求头的方式，适用于开发与部署。

主要功能

  1. 01支持 stdio、SSE 和 streamable HTTP
  2. 02stdio 模式读取环境变量
  3. 03HTTP 模式读取请求头
  4. 04支持 Docker 部署

适用场景

  1. 01创建 MCP 集成服务项目
  2. 02通过环境变量或请求头传递凭据
  3. 03使用 MCP Inspector 测试 SSE 服务

MCP 相关

该项目提供创建 MCP 服务的模板，支持 stdio、SSE 和 streamable HTTP 传输方式。

#mcp-server#server-template#typescript

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "template-seepine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "build"
      ]
    }
  }
}
启动命令docker run -i --rm build

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
ocibuild

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。

Mcp Server Template

开发

1. 安装
pnpm install
2. 启动
pnpm dev
3. 调试

在弹出的 MCP Inspector 跳时网页，选择 SSE 模式并连接，SSE 支持自动重连，更好支持本地开发调试，当然你也可以选择其他模式

4. 参数传递
  • stdio 模式，可以用 process.env 获取 mcp 配置的 env 变量
  • sse/streamable-http 模式，可以用封装的 ctx.get() 获取 mcp 配置的请求头，方便鉴权等

部署 Stdio

1. 打包
pnpm build
2. 发布到 npm
pnpm publish
3. MCP 配置
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-template": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-server-template"],
      "env": {
        "API_KEY": "sk-123"
      }
    }
  }
}

部署 docker

1. Build
docker build -t mcp-server-template .
2. Run the server
docker run -p 3000:3000 mcp-server-template
# 或启动 sse
docker run -p 4000:4000 mcp-server-template node sse.js
3. MCP 配置
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-template": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "headers": {
        "api-key": "sk-123"
      }
    },
    // 或 sse
    "mcp-server-template": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:4000/mcp",
      "headers": {
        "api-key": "sk-123"
      }
    }
  }
}

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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。