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Logging MCP Demo logo
运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

Logging MCP Demo

MCP Server

一个展示如何利用AI工具增强C++开发中日志记录功能的演示项目。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
日志记录Python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

inbal2l

提供方

inbal2l

最后核验

2026/5/17 20:20

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 -r requirements.txt --upgrade

详细介绍

日志记录_MCP演示

这个仓库是为“更聪明地编码:利用AI工具进行C++开发”这场演讲创建的演示示例 它展示了如何通过丰富上下文来提升人工智能的结果

设置服务器

注:本手册用于在Windows的WSL(Windows Subsystem for Linux)中设置服务器。当然,也可以通过直接运行“server.py”在Linux或其他环境中进行设置。

设置服务器的步骤

步骤1:确保您的环境中已安装“requirements.txt”文件中列出的包,运行以下命令:

pip install -r requirements.txt --upgrade

步骤2:将设置添加到您的MCP配置文件中(在此示例中为“cline_mcp_settings.json”):

{
  "mcpServers": {
    "logging_mcp_server": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "bash",
      "args": [
        "/path/to/repo/Logging_MCP_Demo/run_server.sh"
      ]
    },
    ...
  }
}

或者你可以直接使用python运行:

{
  "mcpServers": {
    "logging_mcp_server": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": [
        "\\path\\to\\repo\\Logging_MCP_Demo\\src\\server.py"
      ]
    },
    ...
  }
}

现在,该服务器应该会出现在您的MCP(可能是指某特定平台或软件的服务器管理控制面板)服务器列表中。

目录标签

目录标签

日志记录Python本地部署C++开发AI工具代码优化

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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