通过您的AI代理管理MCP服务器的最简单方式
安装MCP是一个元MCP服务器,它使AI代理能够为您安装、配置和管理其他MCP服务器。无需手动编辑JSON或复杂的命令行安装——只需询问您的AI助手来处理即可。
我们的安装程序会自动设置uv(快速的Python包管理器)并为您配置一切。
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ddfourtwo/install-mcp/main/install.sh | bash
powershell -c "irm https://raw.githubusercontent.com/ddfourtwo/install-mcp/main/install.ps1 | iex"
uv(快速的Python包管理器)uv到您的PATH中uvx进行即时启动安装后:
一旦安装完成,只需询问您的AI助手:
“为我安装GitHub MCP服务器”
“你能设置Slack MCP服务器吗?”
“我需要安装文件系统MCP服务器”
“显示我已安装的所有MCP服务器”
“导出我的MCP设置以便我可以共享”
“在我的所有MCP客户端上配置GitHub服务器”
“收集OpenAI服务器的API密钥”
“更新我的GitHub MCP服务器的GitHub令牌”
我们使用uv作为我们的Python包管理器,因为它:
uvx就像npx一样用于运行Python工具安装程序运行后,您可以在任何地方使用uvx:
# 立即运行任何Python工具
uvx ruff check
uvx black --version
uvx install-mcp # 这个服务器!
安装MCP充当MCP服务器的包管理器:
~/mcp-servers/
├── install-m
├── mcp-servers-config.json # 中央配置
├── .env # 中央密钥(安全)
├── github/ # 示例:GitHub MCP服务器
├── slack/ # 示例:Slack MCP服务器
└── ... # 其他已安装的服务器
您的AI助手可以使用这些工具:
| 命令 | 描述 |
|---|---|
list_mcp_servers() | 显示所有已安装的服务器及其状态 |
execute_in_mcp_directory() | 运行安装命令 |
collect_secrets() | 通过Web界面安全地收集API密钥 |
add_server_to_central_config() | 将服务器添加到中央配置 |
configure_mcp_clients() | 应用配置到所有MCP客户端 |
export_mcp_setup() | 导出完整的设置以便共享 |
安装MCP可以处理各种MCP服务器类型:
# 发布到npm的服务器
命令:npx -y @organization/package-name@latest
# 包含package.json的服务器
1. 克隆仓库
2. 运行npm install
3. 运行npm build(如果需要)
4. 配置:node path/to/server.js
# 包含requirements.txt的服务器
1. 克隆仓库
2. 运行pip install -r requirements.txt
3. 配置:python3 path/to/server.py
# 独立的二进制文件
通过直接路径配置可执行文件
GITHUB_TOKEN → GITHUB_GITHUB_TOKEN)我们欢迎贡献!请参阅我们的贡献指南了解详情。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/ddfourtwo/install-mcp.git
cd install-mcp
# 安装依赖
cd server
pip install -r requirements.txt
python test_meta_mcp.py
~/mcp-servers/install-mcp/python3 --version~/mcp-servers/.envGITHUB_GITHUB_TOKEN)ls -la ~/mcp-servers/.env(应为-rw-------)list_mcp_servers()检查当前状态安装MCP是不断增长的MCP(模型上下文协议)生态系统的一部分:
MIT许可 - 详情见LICENSE文件。
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