内容
# MCP Applications Wrapper
一个用于各种应用程序的MCP（模型上下文协议）服务器包装器，使用FastMCP构建。该工具允许您通过MCP接口包装Python、Node.js和自定义应用程序，使其可供Claude等AI助手访问。
## 特性
- 通过MCP服务器运行Python和Node.js应用程序
- 使用集中配置管理多个应用程序
- 支持不同的部署模式：
- 本地（子进程）[实验性 - 进行中]
- Docker（容器化）[实验性 - 进行中]
- 远程（SSE部署）
- 自动为Python应用程序设置虚拟环境
- 从requirements.txt安装依赖项
- 命令行接口用于创建、验证和运行配置
- 丰富的日志记录，提供详细输出
## 安装
### 先决条件
- Python 3.10+
- Docker（用于Docker部署模式）
- SSH访问（用于远程部署模式）
### 设置
1. 克隆仓库：
```bash
git clone https://github.com/gaord/MCP-Applications-Wrapper.git
cd MCP-Applications-Wrapper
```
2. 创建虚拟环境并安装依赖项：
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在Windows上: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
```
## 配置
创建一个配置文件（YAML或JSON）以定义您的应用程序：
```bash
python main.py create-config config.yaml
```
这将创建一个示例配置文件，您可以对其进行修改。
每个应用程序的配置包含以下属性：
- `name`: 应用程序的显示名称
- `description`: 应用程序功能的描述
- `working_directory`: 应用程序所在的目录
- `interpreter_type`: 解释器类型（`python`、`node`或`custom`）
- `interpreter_path`: （可选）解释器可执行文件的路径
- `command`: 要执行的命令
- `args`: （可选）应用程序的默认参数
- `env_vars`: （可选）要设置的环境变量
- `resources_limit`: （可选）CPU和内存限制
- `timeout`: （可选）应用程序执行的超时时间（秒）
示例配置：
```yaml
applications:
echo_app:
name: Echo Service
description: 简单的服务，回显输入
working_directory: /path/to/echo_app
interpreter_type: python
command: echo.py
timeout: 120 # 2分钟超时
hello_app:
name: Hello World
description: 一个简单的Hello World应用程序
working_directory: examples/hello_app
interpreter_type: node
command: hello.js
timeout: 60 # 1分钟超时
deployment_mode: local
# Docker配置（用于deployment_mode: docker）
docker_config:
base_image: python:3.11-slim
network: bridge
volumes:
/host/path: /container/path
# 远程配置（用于deployment_mode: remote）
# remote_config:
# host: example.com
# port: 22
# username: user
# password: pass
# # 或使用密钥认证
# # key_path: /path/to/private/key
# deploy_path: /remote/path
```
### 配置参数
#### 应用程序配置
- `name`: 应用程序的显示名称
- `description`: 可选描述
- `working_directory`: 应用程序所在的目录
- `interpreter_type`: 解释器类型（`python`、`node`或`custom`）
- `interpreter_path`: 解释器的路径（`custom`类型必需，其他类型可选）
- `command`: 要运行的主脚本或命令
- `args`: 可选的参数列表
- `env_vars`: 可选的环境变量
- `resources_limit`: 可选的资源限制（用于Docker部署）
- `timeout`: 可选的应用程序执行超时时间（秒）
#### 部署模式
- `local`: 在本地机器上作为子进程运行应用程序（注意：此模式为实验性，尚未经过全面测试）
- `docker`: 在Docker容器中运行应用程序（注意：此模式为实验性，尚未经过全面测试）
- `remote`: 通过SSE在远程服务器上部署和运行应用程序
## 使用
### 验证配置
在运行服务器之前，您可以验证您的配置：
```bash
python main.py validate config.yaml
```
### 运行服务器
启动MCP服务器：
```bash
python main.py run config.yaml
```
根据需要修改现有的config.yaml，添加选项自定义：
```bash
python main.py run examples/config.yaml --transport sse --log-level DEBUG --port 8001
```
然后您可以通过以下URL访问服务器：
```bash
http://localhost:8001/sse
```
或者使用以下命令测试服务器：
```bash
python tests/test_sse_client.py --url http://localhost:8001/sse --language cn --timeout 1800
```
> 注意：FastMCP默认在8000端口自动运行。
### MCP工具
通过服务器可以使用以下MCP工具：
- `list_applications`: 列出所有配置的应用程序及其状态
- `get_deployment_mode`: 获取当前的部署模式
- `get_application_help`: 获取应用程序的帮助信息，使用--help参数
- `execute_application`: 执行应用程序并可选传递参数
## Docker部署（进行中）
要使用Docker部署模式（注意：当前为实验性，进行中）：
1. 在配置文件中设置`deployment_mode: docker`
2. 使用适当的设置配置`docker_config`部分
3. 确保您的系统上已安装并运行Docker
系统将自动：
- 为您的应用程序构建容器
- 按照配置中指定的方式挂载卷
- 根据您的设置配置网络
## 远程部署
要使用远程部署模式：
1. 在配置文件中设置`deployment_mode: remote`
2. 配置`remote_config`部分，提供SSE连接详细信息
3. 确保您可以访问远程服务器的网络
系统将：
- 通过SSE连接到远程服务器
- 在远程机器上执行应用程序
- 将结果流回客户端
## 开发
### 添加新的解释器类型
要添加对新解释器类型的支持：
1. 更新`config/settings.py`中的`InterpreterType`枚举
2. 修改`ApplicationRunner`类以适当地处理新类型
### 贡献
欢迎贡献！请随时提交Pull Request。
## 许可证
本项目根据MIT许可证授权 - 详细信息请参见LICENSE文件。
## 致谢
- [FastMCP](https://github.com/jlowin/fastmcp) - 构建MCP服务器和客户端的快速、Pythonic方式
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