🚀 模型上下文协议（MCP）服务器集合
本项目提供了一组模型上下文协议（MCP）服务器，借助AI工具开发而成。MCP服务器可用于与Claude、Perplexity等大型语言模型（LLMs）交互，为不同应用场景提供专用接口，方便开发者集成AI功能。
🚀 快速开始
安装说明
-
克隆仓库：
git clone [仓库地址] cd MCP-Server-Collection npm install -
启动服务器：
npm start
入门指引
-
项目初始化：
npm init -y -
安装依赖：
npm install [包名] -
开发服务器启动：
npm run dev -
生产环境部署：
npm start
✨ 主要特性
- 提供与主流AI服务交互的标准化接口。
- 便于开发者快速集成AI功能到其应用中。
- 促进AI驱动开发的易用性和普及性。
📦 安装指南
单体仓库结构
├── README.md # 仓库说明文档
├── LICENSE # 许可证文件
├── package.json # 包管理配置文件
├── .gitignore # Git忽略文件
└── servers/
├── perplexity-server/ # Perplexity服务器代码
└── keywords-everywhere-server/ # 关键词 everywhere 服务器代码
当前服务器介绍
安装说明
-
克隆仓库：
git clone [仓库地址] cd MCP-Server-Collection npm install -
启动服务器：
npm start
💻 使用示例
基础用法
本项目提供了与主流AI服务交互的接口，以下是使用示例：
# 克隆仓库
git clone [仓库地址]
cd MCP-Server-Collection
npm install
# 启动服务器
npm start
高级用法
根据不同的应用场景，你可以对服务器进行配置，以满足特定需求。例如，配置环境变量和日志管理策略。
📚 详细文档
目的和用例
项目目标
- 提供与主流AI服务交互的标准化接口。
- 便于开发者快速集成AI功能到其应用中。
- 促进AI驱动开发的易用性和普及性。
典型应用场景
- 数据分析增强：利用AI进行数据清洗、特征提取和模式识别。
- 自然语言处理：实现文本分类、情感分析和机器翻译等功能。
- 智能推荐系统：构建基于用户行为的个性化推荐引擎。
- 自动化运维：通过AI辅助进行日志分析、故障诊断和系统优化。
配置说明
环境变量配置
// .env 文件示例
PORT=3000
API_KEY=your_api_key_here
日志管理策略
- 日志级别：设置为
debug,info,warn,error,fatal - 日志格式：采用
[timestamp] [level] message格式 - 日志输出：支持控制台和文件输出，保留最近7天的日志
贡献指南
参与方式
-
代码贡献：
- 发送Pull Request修复问题或添加功能。
-
文档完善：
- 提交对文档的改进意见。
-
问题反馈：
- 在GitHub上提交Issues报告问题。
-
愿景共建：
- 贡献新服务器模块或扩展现有功能。
开发规范
- 代码风格：遵循社区制定的编码规范。
- 单元测试：为新增功能编写单元测试用例。
- 文档更新：在修改功能时同步更新相关文档。
- 版本兼容性：确保新版本向后兼容。
🔧 技术细节
此项目的技术细节体现在其提供的标准化接口上，通过这些接口可以与主流AI服务进行交互。同时，项目的仓库结构清晰，便于管理和维护。在配置方面，支持环境变量配置和日志管理策略的设置，以满足不同的应用场景需求。
📄 许可证
本项目遵循MIT许可证，详细信息请参阅LICENSE文件。
⚠️ 重要提示
项目开发者不是专业程序员，没有正式的编程或软件开发背景。这些项目代表了开发者在学习和创建个人及职业需求中有用工具的过程中所进行的探索。虽然开发者努力追求质量，但请理解这些并非专业级实现，并应基于适当的预期使用它们。
💡 使用建议
更多关于开发者的信息，请访问mynameisaliff.co.uk。