MCP Servers for Coders

面向编码人员的 MCP 服务

一套功能强大的模型上下文协议（MCP）服务，旨在让 Claude 等 AI 助手与本地环境交互、执行代码并处理网页内容。

概述

此代码库包含多个模型上下文协议（MCP）服务，可大幅扩展 Claude 等 AI 助手的能力：

1. Filesystem MCP 服务 - 支持安全的文件操作，并提供高级差异追踪和版本控制
2. Exec MCP 服务 - 支持在隔离环境中执行命令和多种语言的脚本
3. Web Processing MCP 服务 - 支持获取和爬取网页内容，并进行 AI 驱动的内容分析

这些服务既可以独立运行，也可以协同工作，让 AI 助手能够直接在本地环境中执行复杂任务，同时不牺牲安全性。

服务

1. Filesystem MCP 服务

一个安全的 Python 服务，可让 AI 助手与本地文件交互，并提供全面的文件管理和代码分析功能：

• 高级文件操作：使用多种访问方式（整个文件、行范围、基于关键词）读取和写入文件
• 智能代码分析：解析并理解多种语言的代码结构
• 版本控制：通过基于差异的编辑和选择性接受／拒绝功能，追踪 AI 所做的所有更改
• 安全优先设计：路径验证、目录限制和权限检查
• Git 集成：支持 Git 感知的目录列表，并遵循 .gitignore 规则
• 编辑器集成：提供 Neovim 插件，实现无缝工作流

关键安全特性：所有操作都严格限制在明确允许的目录中，并进行完整的路径验证。

阅读有关 Filesystem MCP 服务的更多信息

2. Exec MCP 服务

一个功能强大的执行环境，可让 AI 助手在隔离容器中运行代码和命令：

• 多语言支持：可执行 Python、JavaScript、Rust、Go 和 Solidity 代码
• 智能包管理：跨包管理器自动检测并安装所需依赖项
• 执行控制：设置超时时间、重定向输出流，并处理长时间运行的进程
• 完整的开发环境：为多种编程语言提供预配置环境
• 安全控制：可配置的执行边界和资源限制

包含的开发环境：

• Python 3.12：完整的数据科学套件（pandas、numpy、matplotlib）和开发工具（black、pytest）
• JavaScript/TypeScript：搭载 npm 和 yarn 的 Node.js v20
• Rust：包含 rustup、cargo 和扩展的完整工具链
• Go 1.22.1：标准工具链和常用库
• Solidity：包含 forge、cast 和 anvil 的 Foundry 套件

阅读有关 Exec MCP 服务的更多信息

3. Web Processing MCP Server

一套先进的 Web 内容检索与分析系统，可让 AI 助手从互联网收集并处理信息：

• 灵活的内容检索：抓取单个页面或整个网站，并支持配置参数
• 智能爬取：控制深度、页面数量上限、域名限制和超时时间
• AI 驱动的分析：使用 OpenAI 模型处理 Web 内容，并可自定义指令
• 多种输出格式：将结果转换为 Markdown、HTML、Text、JSON 或 Raw 格式
• 可靠的错误处理：妥善处理超时、重定向和连接问题
• 内容处理：自动处理大型页面，并限制大小和截断内容

主要特性：将 Web 抓取与 AI 分析无缝结合，把原始 Web 内容转化为结构化的实用信息。

详细了解 Web Processing MCP Server

开始使用

安装

所有服务都支持 Docker 安装，这是大多数用户的推荐方式。每个服务的 README 中也介绍了其他安装方法。

Docker 安装（推荐）

# Clone the repository
git clone https://github.com/0kenx/mcp-servers.git
cd mcp-servers

# Build the Filesystem MCP server
cd filesystem
docker build . -t mcp/filesystem

# Build the Exec MCP server
cd ../exec
docker build . -t mcp/exec

# Build the Web MCP server
cd ../web
docker build . -t mcp/web

配置 Claude

要配置 Claude Desktop 或其他 Claude 接口以使用这些 MCP 服务，请将其添加到配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "docker",
      "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "--mount",
          "type=bind,src=/home/username/projects,dst=/fs",
          "mcp/filesystem",
          "/fs"
      ]
    },
    "exec": {
      "command": "docker",
      "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "--mount",
          "type=bind,src=/home/username/projects,dst=/fs",
          "mcp/exec",
          "/fs"
      ]
    },
    "web": {
      "command": "docker",
      "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "OPENAI_API_KEY",
          "-e",
          "BRAVE_API_KEY",
          "mcp/web"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-YOUR_OPENAI_KEY",
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_BRAVE_KEY"
      }
    }
  }
}

验证安装

完成配置后，请验证服务是否正常运行：

1. 启动 Claude，并在界面中启用 MCP 服务
2. 使用基本命令测试每个服务：
   • Filesystem：让 Claude 列出某个目录中的文件
   • Exec：让 Claude 运行简单命令，例如 echo "Hello, World!"
   • Web：让 Claude 从 URL 获取内容

安全注意事项

这些 MCP 服务为 AI 助手提供了强大的能力，因此需要格外注意安全：

Filesystem Server

• 路径验证：防止目录遍历攻击，并将操作限制在允许的目录中
• 权限检查：遵循现有的系统文件权限
• 不执行 Shell：避免命令注入漏洞
• 变更跟踪：记录所有修改，并可还原

Exec Server

• 隔离：考虑在沙盒环境或容器中运行
• 资源限制：配置容器资源限制，防止滥用
• 网络限制：执行不受信任的代码时，限制网络访问
• 检查关键命令：谨慎执行会修改系统的操作

Web Server

• API 密钥安全：保护 OpenAI API 密钥并监控使用情况
• 域名限制：使用 allowed_domains 参数防止意外爬取
• 速率限制：爬取网站时注意速率限制

一般建议：对于敏感环境，请在权限最小化的隔离容器中运行这些服务，并仔细检查 AI 助手的操作。

使用场景

这些 MCP 服务可让 Claude 和其他 AI 助手执行强大的任务：

软件开发

• 在大型代码库中分析和重构代码
• 根据规格说明实现功能
• 通过运行测试和分析日志来调试问题
• 设置开发环境和依赖项

数据分析

• 检索、处理和可视化数据
• 对本地数据集运行分析脚本
• 爬取 Web 来源以收集信息
• 根据多个来源生成报告

系统管理

• 执行诊断命令并报告问题
• 安装和配置软件包
• 安全地管理文件和目录
• 分析日志和系统状态

贡献

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许可证

本项目采用 MIT License 授权，详情请参阅 LICENSE 文件。

作者

0kenx - GitHub