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puchai (Bangalibros)

MCP Server

用于创建与Puch AI兼容的MCP服务器的启动模板,提供文本和图像处理工具以及身份验证功能。

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
服务器开发身份验证TypeScript图像处理文本处理

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

BangaliBros

提供方

BangaliBros

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Python

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

python mcp_starter.py

详细介绍

用于Puch AI的MCP起动器

这是一个创建自己的模型上下文协议(MCP)服务器的入门模板,该服务器与Puch AI配合使用。它附带了用于求职和图像处理的现成工具。

什么是MCP?

MCP(模型上下文协议)允许像Puch这样的AI助手安全地连接到外部工具和数据源。把它想象成在不损害安全的情况下给你的人工智能额外的超能力。

这个初学者包括什么?

文件夹

示例MCP服务器使用 持有者代币 auth(Puch AI要求)。包括:

- mcp_starter.py\ 具有以下功能的最小MCP服务器: - 文本输入/输出工具(回声风格处理) - 图像输入/输出工具(例如,转换为黑白) - 承载令牌验证 - puch-user-id-mcp-example.py\ 演示如何使用的任务管理MCP服务器 puch_user_id (Puch提供的唯一用户标识符)来确定每个用户的任务和数据范围。

MCP服务器示例,显示如何实现 OAuth 使用Google进行MCP身份验证/授权。

  • ****\

MCP服务器示例,显示如何实现 OAuth 使用GitHub进行MCP身份验证/授权。

快速设置指南

步骤1:安装依赖项

首先,确保你安装了Python 3.11或更高版本。然后:

# Create virtual environment
uv venv

# Install all required packages
uv sync

# Activate the environment
source .venv/bin/activate

步骤2:设置环境变量

创建一个 .env 项目根目录中的文件:

# Copy the example file
cp .env.example .env

然后编辑 .env 并添加您的详细信息:

AUTH_TOKEN=your_secret_token_here
MY_NUMBER=919876543210

重要提示:

  • AUTH_TOKEN:这是您用于身份验证的秘密令牌。保持安全!
  • MY_NUMBER:您的WhatsApp号码格式 {country_code}{number} (例如。, 919876543210 致电+91-9876543210)

步骤3:运行服务器

cd mcp-bearer-token
python mcp_starter.py

您将看到: 🚀 Starting MCP server on http://0.0.0.0:8086

第四步:公开(Puch要求)

由于Puch需要通过HTTPS访问您的服务器,因此您需要公开您的本地服务器:

选项A:使用ngrok(推荐)

  1. 安装ngrok:

下载自https://ngrok.com/download

  1. 获取您的authtoken:

- 首选https://dashboard.ngrok.com/get-started/your-authtoken - 复制您的authtoken - 运行: ngrok config add-authtoken YOUR_AUTHTOKEN

  1. 启动隧道:
   ngrok http 8086

选项B:部署到云端

您还可以将其部署到以下服务中:

  • 铁路
  • 渲染
  • Heroku
  • 数字海洋应用平台

如何连接Puch AI

  1. 打开Puch AI 在您的浏览器中
  2. 开始新的对话
  3. 使用connect命令:
   /mcp connect https://your-domain.ngrok.app/mcp your_secret_token_here

调试模式

要获取更详细的错误消息:

/mcp diagnostics-level debug

自定义启动器

添加新工具

  1. 创建新的工具功能:
   @mcp.tool(description="Your tool description")
   async def your_tool_name(
       parameter: Annotated[str, Field(description="Parameter description")]
   ) -> str:
       # Your tool logic here
       return "Tool result"
  1. 添加所需的导入 如有需要

📚 其他文档资源

Puch AI MCP官方文档

  • 主要文件: https://puch.ai/mcp
  • 协议兼容性:支持承载和OAuth的核心MCP规范
  • 命令参考:完整的MCP命令文档
  • 服务器要求:工具注册、验证、HTTPS要求

技术规格

  • JSON-RPC 2.0规范: https://www.jsonrpc.org/specification(用于错误处理)
  • MCP协议:核心协议消息、工具定义、身份验证

支持与不支持的功能

✓ 支持:

  • 核心协议消息
  • 工具定义和调用
  • 身份验证(承载和OAuth)
  • 错误处理

✗ 不支持:

  • 视频扩展
  • 资源扩展
  • 提示延期

获取帮助

  • 加入Puch AI Discord: https://discord.gg/VMCnMvYx
  • 查看Puch AI MCP文件: https://puch.ai/mcp
  • Puch WhatsApp号码: +91 99988 81729

______________________________________________________________________

编码愉快! 🚀

使用标签 #BuildWithPuch 在您关于MCP的帖子中!

这个入门程序使为Puch AI创建自己的MCP服务器变得超级容易。只需按照设置步骤操作,您就可以使用自定义工具扩展Puch了!

目录标签

目录标签

服务器开发身份验证TypeScript图像处理文本处理AI工具本地部署

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

oauth

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

2

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

stdiooauth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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