MCP工具集

一个自定义的Model Context Protocol（MCP）服务器实现，为Claude Desktop和其他LLM客户端提供文件系统和命令执行工具。

什么是Model Context Protocol？

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，标准化了应用程序如何向大语言模型（LLMs）提供上下文。就像USB-C接口为设备连接各种外设提供了标准化方式一样，MCP为AI模型连接不同数据源和工具提供了标准化方法。

本项目实现了一个带有多种实用工具的FastMCP服务器，使Claude和其他LLMs能够与您的本地文件系统交互并执行命令。它通过定义良好的工具接口，以可控的方式扩展了LLMs对本地系统的访问能力。

MCP的主要优势

• 标准化集成：MCP提供了一系列预构建的集成组件，您的LLM可以直接接入
• 供应商灵活性：轻松在不同LLM供应商（Claude、GPT-4o、Gemini等）之间切换
• 安全性：在您的基础设施内保护数据的最佳实践
• 工具暴露：封装现有工具使其可供任何兼容MCP的LLM客户端使用

功能特性

MCP服务器提供以下文件系统和命令执行工具：

• execute_shell_command：执行shell命令并获取stdout/stderr结果
• show_file：查看文件内容，可指定行范围
• search_in_file：使用正则表达式在文件中搜索模式
• edit_file：通过字符串替换和行操作精确修改文件
• write_file：写入或追加内容到文件

MCP架构

MCP采用客户端-服务器架构：

• 主机：LLM应用程序（如Claude Desktop或IDE），发起连接
• 客户端：与服务器保持1:1连接，位于主机应用程序内部
• 服务器：向客户端提供上下文、工具和提示（本项目实现了一个服务器）

先决条件

• Python 3.10或更高版本
• 兼容MCP的客户端（Claude Desktop或其他支持MCP的客户端）

安装步骤

1. 安装uv
2. 克隆本仓库或下载源代码
3. 运行uv run mcp install安装MCP服务器
4. 运行which uv获取uv可执行文件的绝对路径
5. 在Claude Desktop中更新您的MCP服务器配置，使用uv可执行文件的绝对路径

我的MCP服务器配置如下：

{
  "globalShortcut": "",
  "mcpServers": {
    "zbigniew-mcp": {
      "command": "/Users/zbigniewtomanek/.local/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "marker-pdf",
        "mcp",
        "run",
        "/Users/zbigniewtomanek/PycharmProjects/my-mcp-tools/server.py"
      ]
    }
  }
}

使用说明

从Claude Desktop连接

1. 打开Claude Desktop
2. 使用标识符"zbigniew-mcp"连接MCP服务器

注意：虽然本实现主要针对Claude Desktop，但MCP设计为兼容任何支持MCP的工具或LLM客户端，在实现和集成方面提供了灵活性。

可用工具

execute_shell_command

使用参数列表安全执行shell命令：

execute_shell_command(["ls", "-la"])
execute_shell_command(["grep", "-r", "TODO", "./src"])
execute_shell_command(["python", "analysis.py", "--input", "data.csv"])
execute_shell_command(["uname", "-a"])

show_file

查看文件内容，可指定行范围：

show_file("/path/to/file.txt")
show_file("/path/to/file.txt", num_lines=10)
show_file("/path/to/file.txt", start_line=5, num_lines=10)

search_in_file

使用正则表达式在文件中搜索模式：

search_in_file("/path/to/script.py", r"def\s+\w+\s*\(")
search_in_file("/path/to/code.py", r"#\s*TODO", case_sensitive=False)

edit_file

精确修改文件：

# 替换文本
edit_file("config.json", replacements={"\"debug\": false": "\"debug\": true"})

# 在第5行插入
edit_file("script.py", line_operations=[{"operation": "insert", "line": 5, "content": "# New comment"}])

# 删除10-15行
edit_file("file.txt", line_operations=[{"operation": "delete", "start_line": 10, "end_line": 15}])

# 替换第20行
edit_file("file.txt", line_operations=[{"operation": "replace", "line": 20, "content": "Updated content"}])

write_file

写入或追加内容到文件：

# 覆盖文件
write_file("/path/to/file.txt", "New content")

# 追加到文件
write_file("/path/to/log.txt", "Log entry", mode="a")

fetch_page

将网页内容抓取为PDF（需要安装chromium），然后使用本地LLM解析为markdown：

fetch_page("https://example.com")

传输机制

MCP支持多种客户端与服务器间的通信方式：

• 标准输入/输出（stdio）：使用标准输入输出进行通信，适合本地进程
• 服务器发送事件（SSE）：通过HTTP POST请求实现服务器到客户端的流式通信

本实现使用通过文本输入/输出通信的本地MCP服务器。

扩展自定义工具

您可以通过添加带有@mcp.tool装饰器的新工具轻松扩展此MCP服务器。按照server.py中的模式创建新工具，向LLM客户端暴露额外功能。

相关项目

• langchain-mcp-adapters：在LangChain中使用MCP
• MCP-Bridge：将MCP工具映射到OpenAI的格式

安全注意事项

MCP服务器为Claude提供对您本地系统的访问权限。请注意：

• 服务器以您的用户身份执行shell命令
• 它可以读取、写入和修改您系统上的文件
• 如果关注安全性，请考虑限制对特定目录的访问