MCP Test MCP

mcp测试mcp

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帮助AI助手测试其他MCP服务器的MCP服务器。它提供了连接到目标MCP服务器、发现其功能、执行工具、读取资源和测试提示的工具，所有这些都是通过适当的MCP协议通信实现的。

特性

• 连接管理：连接到任何MCP服务器（STDIO或HTTP传输），自动检测协议，跟踪连接状态
• 工具测试：列出所有具有完整输入模式的工具，使用任意参数调用工具，获取详细的执行结果
• 资源测试：列出所有包含元数据、读取文本和二进制内容的资源
• 快速测试：列出所有带有参数模式的提示，获取带有自定义参数的呈现提示
• LLM集成：使用实际的LLM推理端到端执行提示，支持模板变量和JSON提取

安装

先决条件： Node.js 16+和Python 3.11+

选择您的AI编码工具：

Claude Desktop / Claude Code

配置文件位置：

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 视窗: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-test-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-test-mcp"]
    }
  }
}

或者使用Claude Code CLI：

claude mcp add mcp-test-mcp -- npx -y mcp-test-mcp

Cursor

配置文件位置：

• 全球: ~/.cursor/mcp.json
• 项目: .cursor/mcp.json

或通过以下方式访问： File → 偏好→ 光标设置→ MCP

配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-test-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-test-mcp"]
    }
  }
}

Windsurf

配置文件位置： ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

或通过以下方式访问： 风帆设置→ 级联→ 插件

配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-test-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-test-mcp"]
    }
  }
}

VS Code (GitHub Copilot)

需要VS代码1.99+ chat.agent.enabled 设置已启用。

配置文件位置：

• 工作区: .vscode/mcp.json
• 全球：运行 MCP: Open User Configuration 从命令选项板

配置：

{
  "servers": {
    "mcpTestMcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-test-mcp"]
    }
  }
}

注：VS代码使用 servers 而不是 mcpServers 并推荐camelCase命名。

OpenAI Codex CLI

配置文件位置： ~/.codex/config.toml

通过CLI添加：

codex mcp add mcp-test-mcp -- npx -y mcp-test-mcp

或者手动添加到config.toml：

[mcp_servers.mcp-test-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-test-mcp"]

With LLM Integration (Optional)

要使用 execute_prompt_with_llm 工具，将环境变量添加到您的配置中：

JSON格式（Claude、Cursor、Windsurf、VS Code）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-test-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-test-mcp"],
      "env": {
        "LLM_URL": "https://your-llm-endpoint.com/v1",
        "LLM_MODEL_NAME": "your-model-name",
        "LLM_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

TOML格式（Codex）：

[mcp_servers.mcp-test-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-test-mcp"]

[mcp_servers.mcp-test-mcp.env]
LLM_URL = "https://your-llm-endpoint.com/v1"
LLM_MODEL_NAME = "your-model-name"
LLM_API_KEY = "your-api-key"

Local Development

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install from PyPI
pip install mcp-test-mcp

# Or install from source
git clone https://github.com/example/mcp-test-mcp
cd mcp-test-mcp
pip install -e ".[dev]"

命令行选项

服务器支持不同部署场景的多种传输方式：

# Default: stdio transport (for Claude Desktop/Code)
mcp-test-mcp

# Explicit stdio
mcp-test-mcp --transport stdio

# HTTP transport for web deployments
mcp-test-mcp --transport streamable-http
mcp-test-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8080

# Legacy SSE transport (for backward compatibility)
mcp-test-mcp --transport sse --port 9000

选项：

与npx一起使用：

# HTTP server via npx
npx -y mcp-test-mcp --transport streamable-http --port 8080

快速开始

配置后，通过自然对话测试MCP服务器：

• 连接： “连接到我的MCP服务器/path/to/server”
• 使用身份验证连接： “连接到https://api.example.com/mcp使用身份验证令牌sk-。.."
• 通过npx连接： “使用带有args-y@modelcontextprotocol/server-everything的npx命令连接到服务器”
• 发现： “它有什么工具？”
• 测试： “用消息‘Hello’调用回显工具”
• 状态： “连接状态如何？”
• 断开连接： “断开与服务器的连接”

可用工具

连接管理

• connect_to_server：连接到目标MCP服务器。支持多种传输模式和身份验证：

- 自动检测：传递HTTP的URL或stdio的文件路径 - 显式stdio：使用 command/args 对于npm/pip包（例如。， command="npx", args=["-y", "some-package"]) - 认证：通过以下方式持有代币 auth="your-token" 或通过OAuth auth="oauth" - 标头：通过自定义HTTP标头 headers 参数

• 断开：关闭活动连接
• get_connection_status：检查连接状态和统计信息

工具测试

• list_tools：获取具有完整模式的所有工具
• call_tool：使用参数执行工具

资源测试

• 列表_资源：获取所有包含元数据的资源
• read_resource：按URI读取资源内容

快速测试

• list_prompts：获取所有带有参数模式的提示
• get_prompt：使用参数获取渲染提示
• execute_prompt_with_llm：使用实际LLM推理执行提示

效用

• 健康检查：验证服务器是否正在运行
• 拼：测试连接性（返回“pong”）
• 回声：回复一条消息
• 添加：添加两个数字

环境变量

运输配置

这些环境变量配置服务器传输。CLI参数优先。

优先： CLI参数>环境变量>默认值

核心

• MCP_TEST_LOG_LEVEL：日志记录级别（调试、信息、警告、错误）。默认值：信息
• MCP_TEST_CONNECT_TIMEOUT：连接超时（秒）。默认值：30.0

LLM集成（用于execute_prompt_with_LLM）

• LLM网址：LLM API终结点URL
• LLM_MODEL_NAME：型号名称
• LLM_API_KEY（LLM_API_密钥）：API密钥

发展

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=mcp_test_mcp --cov-report=html

# Format and lint
black src/ tests/
ruff check src/ tests/
mypy src/

容器部署

对于在容器（例如OpenShift、Kubernetes）中部署mcp-test-mcp：

FROM registry.redhat.io/ubi9/python-311:latest

WORKDIR /app

# Install mcp-test-mcp
RUN pip install --no-cache-dir mcp-test-mcp

# Expose HTTP port
EXPOSE 8000

# Run with streamable-http transport
CMD ["mcp-test-mcp", "--transport", "streamable-http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

或者使用环境变量：

# kubernetes deployment snippet
env:
  - name: MCP_TEST_TRANSPORT
    value: "streamable-http"
  - name: MCP_TEST_HOST
    value: "0.0.0.0"
  - name: MCP_TEST_PORT
    value: "8000"

文档

• 测试指导 -完整的LLM集成示例指南

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

资源

• FastMCP文档
• 模型上下文协议规范
• 光标MCP文档
• Windsurf MCP文件
• VS代码MCP文档
• 食品法典委员会MCP文件