mcp

基于FastAPI的CLI工具，用于托管和管理MCP服务器。

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：基于FastAPI的CLI工具，用于托管和管理MCP服务器。
详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-http-host/
请根据该页面的说明完成安装。

“帮我启动一个本地的MCP笔记服务器。”，它会通过调用`mcp` CLI工具，快速在指定端口启动一个HTTP服务来托管你的MCP服务器。然后你可以通过API或配置其他AI工具来连接并使用这个服务器的功能。

该Skill旨在解决开发者在构建和测试AI应用时，需要便捷地启动、管理和与多种MCP服务器交互的问题。它是一个命令行工具，通过简单的命令即可启动基于FastAPI的HTTP服务器，托管你的MCP服务器，并支持与不同的LLM模型进行交互。

使用方式非常直接，通过npm全局安装后，即可在终端使用mcp命令启动服务、管理服务器配置。它允许你将本地开发的MCP服务器快速暴露为HTTP服务，方便进行集成测试或供其他应用调用。

这个工具非常适合智能体开发者、全栈开发者和运维工程师，特别是那些正在开发基于MCP协议的工具、需要快速搭建测试环境或管理多个MCP服务器实例的开发者。

使用建议：在本地开发或测试环境中使用它来快速验证MCP服务器的功能。由于它基于FastAPI，性能较好，但用于生产环境前，请确保已做好充分的安全配置和压力测试。

与同类工具相比，它将MCP服务器的托管和管理封装为开箱即用的CLI工具，无需手动编写FastAPI封装代码；同时明确支持多LLM模型交互，方便开发者切换和测试不同模型后端。

不适合需要复杂权限管控或企业级高可用性部署的生产环境。

mcp是什么？

一个用于托管和管理MCP（Model Context Protocol）服务器的命令行工具。

支持哪些LLM模型？

设计上支持与多种LLM模型交互，具体取决于你配置的MCP服务器所连接的模型。