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开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Amazon Forecast Query Service

MCP Server

MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的模型上下文协议服务器,用于处理API请求并提供开发工具支持。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
API集成开发工具Python自动化本地部署

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

ag2-mcp-servers

提供方

ag2-mcp-servers

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -e ".[dev]"

详细介绍

MCP服务器

该项目是给定OpenAPI URL的MCP(模型上下文协议)服务器-https://api.apis.guru/v2/specs/amazonaws.com/forecastquery/2018-06-26/openapi.json,使用AG2自动生成 MCP构建器.

先决条件

  • Python 3.9+
  • pip和uv

安装

  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd mcp-server
  1. 安装依赖项:

.devcontainer/setup.sh 脚本使用以下命令处理安装依赖项 pip install -e ".[dev]"。如果您没有使用dev容器,则可以手动运行此命令。

   pip install -e ".[dev]"

或者,您可以使用 uv:

   uv pip install --editable ".[dev]"

发展

此项目使用 ruff 用于修剪和格式化, mypy 用于静态类型检查,以及 pytest 用于测试。

装订和格式化

检查棉绒问题:

ruff check

要格式化代码,请执行以下操作:

ruff format

这些命令也可通过 scripts/lint.sh 脚本。

静态分析

要运行静态分析(mypy、bandian、semgrep):

./scripts/static-analysis.sh

此脚本还配置为中的预提交挂钩 .预调试配置.yaml.

运行测试

要运行覆盖率测试,请执行以下操作:

./scripts/test.sh

这将运行pytest并生成覆盖率报告。对于合并报告和清理,您可以使用:

./scripts/test-cov.sh

预提交钩子

此项目使用中定义的预提交挂钩 .预调试配置.yaml.安装挂钩:

pre-commit install

钩子将在每次提交之前自动运行。

运行服务器

MCP服务器可以使用 mcpserver/main.py 脚本。它支持不同的传输模式(例如。, stdio, sse, streamable-http).

要启动服务器(例如,在stdio模式下):

python mcp_server/main.py stdio

可以使用环境变量配置服务器:

  • CONFIG_PATH:JSON配置文件的路径(例如。, mcpserver/mcpconfig.json).
  • CONFIG:包含配置的JSON字符串。
  • SECURITY:安全参数的环境变量(例如,API密钥)。

请参阅 if __name__ == "__main__": 把…的车堵住 mcpserver/main.py 有关如何加载这些文件的详细信息。

tests/test_mcp_server.py 该文件演示了如何以编程方式启动服务器并与之交互以进行测试。

建筑与出版

此项目使用Hatch进行构建和发布。 要构建项目,请执行以下操作:

hatch build

要发布项目,请执行以下操作:

hatch publish

这些命令也可通过 scripts/publish.sh 脚本。

目录标签

目录标签

API集成开发工具Python自动化本地部署API服务器自动化生成

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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