mcp
基于Docker的SSE客户端/服务器，支持MCP工具集成与问答。
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Docker的SSE客户端/服务器，支持MCP工具集成与问答。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-sse-client-server-docker/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“启动Docker容器中的SSE服务器，并帮我查询一下当前服务器的CPU使用情况。” 它会通过集成的MCP工具向SSE服务器发送查询指令，服务器执行相应的系统命令后，将CPU使用率的实时数据通过SSE流式传输回AI，AI再整理成报告呈现给你。
介绍
该Skill提供了一个基于Docker容器化的SSE（Server-Sent Events）客户端/服务器实现，旨在解决AI应用与外部工具之间实时、双向通信的难题。它通过标准化的SSE协议，为AI Agent（如Claude等）提供了一个稳定、高效的通道，以查询和调用集成的MCP（Model Context Protocol）工具，从而实现更复杂的自动化任务。
使用方式非常便捷，用户通过Docker命令即可快速部署此SSE服务器。部署后，AI Agent可以通过连接到该服务器，实时发送工具调用请求并接收处理结果，整个过程支持流式响应，适合需要长时间运行或分步反馈的任务。
它非常适合需要在容器化环境中，为AI应用快速搭建工具调用后端的开发者。无论是希望扩展AI能力的智能体开发者，还是需要将AI集成到现有DevOps或自动化流程中的运维工程师，都可以利用此Skill来简化通信层的搭建。
建议在部署前，确保宿主机已安装Docker环境，并了解基本的容器网络配置。由于它专注于提供通信框架，具体的工具功能需要用户自行通过MCP协议进行集成和扩展。
核心特点
核心区别在于它提供了开箱即用的Docker化SSE通信层，专门为MCP工具集成设计，简化了AI Agent与外部服务实时对接的部署复杂度，而同类方案可能更通用或需要更多自定义开发。
注意事项
不适合不熟悉Docker和MCP协议，或仅需简单、非实时工具调用的轻量级场景。
常见问题
这个Skill和普通的API接口有什么区别？
它基于SSE协议，支持服务器向客户端（AI）主动推送流式事件，更适合需要长时间运行、分步返回结果的工具调用场景，而普通API通常是一次性请求-响应。
我需要自己编写MCP工具吗？
是的，此Skill主要提供通信框架，具体的工具逻辑（如查询数据库、执行命令等）需要您按照MCP协议自行开发并集成到服务器中。