mcp
一个基于SSE的通用MCP服务器，支持多种传输方式。
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：一个基于SSE的通用MCP服务器，支持多种传输方式。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-go-sse-server/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我分析一下最近一周的订单数据趋势。”，它会通过你部署的MCP服务器连接到公司的PostgreSQL数据库，执行查询并将结果返回，用于生成分析报告。或者，
对AI说：“通知运维团队，服务器负载异常升高。”，AI可以通过MCP服务器调用集成的NATS工具，向指定的消息主题发布告警信息。
介绍
这个Skill提供了一个基于Go语言和服务器发送事件（SSE）的MCP服务器实现。它解决了在AI Agent生态中，如何将外部工具和资源（如数据库、消息队列）以标准化、低延迟的方式安全地暴露给AI模型（如Claude）的核心问题。
使用时，开发者需要将此服务器作为后端服务运行，它实现了MCP协议，并通过SSE与前端AI客户端（如Claude桌面应用）建立连接。服务器内置了对PostgreSQL和NATS的支持案例，开发者可以参照这些案例，快速将自定义的工具（如查询业务数据库、发布消息）封装成MCP资源（Resources）或工具（Tools），供AI模型调用。
它非常适合需要为AI模型构建稳定、可扩展后端数据源或工具接口的后端或全栈开发者。无论是想将公司内部的数据库查询能力开放给AI辅助编程，还是需要AI处理来自消息队列的实时事件，都可以基于此项目进行二次开发。
建议在部署前仔细阅读其应用案例，理解MCP协议中Resources和Tools的概念。由于它本身是一个需要部署和配置的后端服务，更适合有一定Go语言和服务器运维经验的开发者，用于构建生产级或复杂原型应用，而非简单的个人脚本。
核心特点
核心区别在于其基于SSE实现，提供了低延迟、单向服务器推送的通信方式，适合实时数据流场景；同时，它直接提供了PostgreSQL和NATS的集成案例，为开发者连接数据库和消息中间件提供了现成的参考模板，降低了集成真实生产环境组件的门槛。
注意事项
不适合仅需简单、一次性脚本调用或没有服务器部署与运维能力的个人轻量级用户。
常见问题
MCP是什么？
MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，用于安全地将工具、数据库等外部资源连接到AI模型。
这个服务器需要自己部署吗？
是的，这是一个需要自行编译、配置和运行的后端Go服务，不是即装即用的客户端插件。