🚀 MCP 服务器
此仓库集合了一系列基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在为 AI 助手增添丰富的自定义功能。各子目录均对应一个特定用例的独立 MCP 实现。
🚀 快速开始
什么是 MCP？
Model Context Protocols (MCPs) 赋予 AI 助手访问外部工具、数据源及能力的权限，使其能够突破自身基础知识的局限。借助 MCPs，AI 模型可以实现以下功能：
- 从外部获取最新信息。
- 执行专业化任务与计算。
- 访问专有或私有数据。
- 与特定工具和系统进行对接。
可用的 MCP
大学习 MCP
位置: great_learning/
大学习 MCP 可让 AI 助手访问并搜索有关 Great Learning 教育课程和项目的信息。其功能如下：
- 对 Great Learning 内容进行语义搜索。
- 获取特定课程的详细信息。
- 具备课程比较功能。
- 拥有访问 Great Learning 文档的完整权限。
查看 大学习 MCP README
📦 安装指南
将 MCP 添加到您的 AI 助手
若要将这些 MCP 与您的 AI 助手配合使用，需将配置添加到助手的 MCP 配置文件中：
支持的平台
- Cursor:
~/.cursor/mcp.json - Windsurf:
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json - Claude Desktop:
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json - Claude Code:
~/.claude.json
配置格式
{
"mcpServers": {
"great-learning-mcp": {
"command": "/path/to/python/virtualenv",
"args": [
"/path/to/mcp-servers/great_learning/great_learning_mcp.py"
]
}
}
}
安装步骤
- 克隆此仓库:
git clone https://github.com/yourusername/mcp-servers.git cd mcp-servers - 若尚未安装 Poetry，可执行以下命令进行安装:
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 - - 安装依赖项:
poetry install - 安装每个 MCP 的特定要求（参见各个 README）
🔧 技术细节
要求
- Python 3.12+
- Poetry 用于依赖管理
- 特定 MCP 的所需依赖项
📚 详细文档
开发
若要向此仓库添加新的 MCP，可按以下步骤操作：
- 为您的 MCP 创建新目录。
- 使用 MCP SDK 实现您的 MCP。
- 添加 README.md 文件，其中包含使用说明。
- 添加 mcp_config.json 文件，其中包含配置详细信息。
- 添加任何其他所需的文件。