mcp
一款基于Flask的MCP服务器，实现内网穿透并集成主流AI平台。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：一款基于Flask的MCP服务器，实现内网穿透并集成主流AI平台。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-4/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我在Dify工作流里调用公司内网的销售数据API，生成本周的分析报告。” 它会通过配置好的MCP服务器，安全地连接到内网API获取数据，并在Dify中完成报告生成。或者，
对AI说：“我想让Coze机器人能读取我电脑里指定文件夹的文档来回答问题。” 配置此Skill后，Coze机器人即可通过内网穿透通道访问并处理你的本地文档。
介绍
该Skill旨在解决开发者或AI应用构建者需要将本地资源（如数据库、文件系统或内部API）安全、便捷地暴露给云端AI平台（如Coze、Dify、FastGPT）进行调用的难题。它通过Flask框架构建一个轻量级的MCP（Model Context Protocol）服务器，并借助内网穿透技术，让位于公网的AI平台能够像访问本地服务一样，安全地读取和处理你的私有数据。
使用方式通常是在本地环境运行此服务器，配置好需要暴露的本地资源路径或API端点，并启动内网穿透服务以获得一个公网可访问的地址。随后，在Coze、Dify等平台的技能配置中，将此地址作为MCP服务器进行连接，即可在平台的AI工作流或智能体中调用这些本地能力。
它非常适合需要结合本地私有数据与云端AI能力进行应用开发的全栈开发、智能体开发者，以及在企业内部部署AI助手、需要连接内部系统的运维开发人员。对于在Dify等平台上构建复杂AI应用，但数据因安全或合规要求无法上传至云端的场景尤其有用。
建议在使用前，确保你理解内网穿透的基本原理和潜在的安全风险。对于生产环境，务必配置好身份验证和访问控制，仅暴露必要的资源端口，并考虑使用更稳定的内网穿透服务。初次使用时，建议从简单的文件读取等操作开始测试。
核心特点
与单纯的内网穿透工具或独立的MCP服务器不同，它开箱即用地集成了对Coze、Dify、FastGPT等主流低代码AI平台的原生支持，简化了配置流程；同时，基于Flask的架构使其在资源定义和扩展上比一些通用方案更灵活、更易于二次开发。
注意事项
不适合对网络延迟要求极高或本地资源完全无法出网的极端安全环境。
常见问题
这个MCP服务器支持哪些AI平台？
主要支持Coze、Dify和FastGPT，通过标准MCP协议也可能兼容其他支持该协议的平台。
需要公网服务器吗？
不需要独立的公网服务器，但需要运行内网穿透服务来获得一个临时公网地址，供云端平台访问。