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本地服务
github.com/takayamaekawa开发工具074 周前更新
代码仓库

关于 mcp

这是一个用于探索 LLM 工具和项目发布的 MCP 服务项目，部署在 Cloudflare Workers 上。可在 Playground AI 中连接其 URL 进行测试。

主要功能

  1. 01部署于 Cloudflare Workers
  2. 02通过 MCP 服务 URL 连接
  3. 03使用 Playground AI 测试

适用场景

  1. 01从 Playground AI 试用 MCP 服务
  2. 02探索在 Cloudflare Workers 上部署

MCP 相关

该项目在 `https://mcp.maekawa.dev/sse` 提供 MCP 服务，供客户端连接并提交提示词。

#mcp#ai-tools#server-connection

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

描述

我想使用大模型工具创建项目，并发布到某处以便查看。这个愿望促使我开发了 MCP 服务。

测试

:one: 打开 PlayGlound AI。

:two: 将下面的 URL 输入为 MCP server URL。

https://mcp.maekawa.dev/sse

:three: 连接并输入任意提示词。

部署

许可证

MIT

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。