关于 wos MCP Server
wos MCP Server 将 AI 客户端连接到 WCS 云存储和智能多媒体服务。配置 WOS 凭据后,可通过 stdio 或 SSE 传输方式运行。
主要功能
- 01访问 WCS 云存储
- 02访问智能多媒体服务
- 03支持 stdio 和 SSE 传输
- 04注册业务工具和资源
适用场景
- 01列出 WOS 资源和 Bucket
- 02浏览 Bucket 中的文件
- 03读取 Bucket 中的文件
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 WCS 业务工具和资源。默认支持 stdio,也支持供 Web 应用使用的 SSE。
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。
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
来自项目 READMEwos MCP Server
语言 / Language
概述
基于wcs云产品构建的 Model Context Protocol (MCP) Server,支持用户在 AI 大模型客户端的上下文中通过该 MCP Server 来访问wcs云存储、智能多媒体服务等。
安装
前置要求
- Python 3.12 或更高版本
- uv 包管理器
如果还没有安装 uv,可以使用以下命令安装:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- 克隆仓库:
# 克隆项目并进入目录
git clone [email protected]:Wangsu-Cloud-Storage/wcs-mcp-server.git
cd wcs-mcp-server
- 创建并激活虚拟环境:
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# 或
.venv\Scripts\activate # Windows
- 安装依赖:
uv pip install -e .
配置
- 复制环境变量模板:
cp .env.example .env
- 编辑
.env文件,配置以下参数:
# S3/Kodo 认证信息
WOS_ACCESS_KEY=your_access_key
WOS_SECRET_KEY=your_secret_key
# 区域信息
WOS_REGION_NAME=your_region
WOS_ENDPOINT_URL=endpoint_url # eg:https://s3.your_region.woscs.com
# 配置 bucket,多个 bucket 使用逗号隔开,建议最多配置 20 个 bucket
WOS_BUCKETS=bucket1,bucket2,bucket3
使用方法
启动服务器
- 使用标准输入输出(stdio)模式启动(默认):
uv --directory . run wos-mcp-server
- 使用 SSE 模式启动(用于 Web 应用):
uv --directory . run wos-mcp-server --transport sse --port 8000
开发
扩展功能,首先在 core 目录下新增一个业务包目录(eg: 存储 -> storage),在此业务包目录下完成功能拓展。
在业务包目录下的 __init__.py 文件中定义 load 函数用于注册业务工具或者资源,最后在 core 目录下的 __init__.py
中调用此 load 函数完成工具或资源的注册。
core
├── __init__.py # 各个业务工具或者资源加载
└── storage # 存储业务目录
├── __init__.py # 加载存储工具或者资源
├── resource.py # 存储资源扩展
├── storage.py # 存储工具类
└── tools.py # 存储工具扩展
测试
使用 Model Control Protocol Inspector 测试
强烈推荐使用 Model Control Protocol Inspector 进行测试。
# node 版本为:v22.4.0
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run wos-mcp-server
使用 cline 测试:
步骤:
- 在 vscode 下载 Cline 插件(下载后 Cline 插件后在侧边栏会增加 Cline 的图标)
- 配置大模型
- 配置 wos MCP
- 点击 Cline 图标进入 Cline 插件,选择 MCP Server 模块
- 选择 installed,点击 Advanced MCP Settings 配置 MCP Server,参考下面配置信息
{ "mcpServers": { "wos": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "Workspace/App/wos-mcp", # 此处选择项目存储的绝对路径 "run", "wos-mcp-server" ], "env": { # 此处以环境变量方式填写你的 wos mcp server 的配置信息,如果是从插件市场下载,可以通过此方式配置,如果是从本地源码安装,也可以通过上述方式在 .env 文件中配置 "WOS_ACCESS_KEY": "YOUR_ACCESS_KEY", "WOS_SECRET_KEY": "YOUR_SECRET_KEY", "WOS_REGION_NAME": "YOUR_REGION_NAME", "WOS_ENDPOINT_URL": "YOUR_ENDPOINT_URL", "WOS_BUCKETS": "YOUR_BUCKET_A,YOUR_BUCKET_B" }, "disabled": false } } }- 点击 wos MCP Server 的链接开关进行连接
- 在 Cline 中创建一个聊天窗口,此时我们可以和 AI 进行交互来使用 wos-mcp-server ,下面给出几个示例:
- 列举 wos 的资源信息
- 列举 wos 中所有的 Bucket
- 列举 wos 中 xxx Bucket 的文件
- 读取 wos xxx Bucket 中 yyy 的文件内容
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支持 Markdown
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。