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MCP工具评估助手服务器

Project description

MCP Evaluation Server

一个基于FastMCP的MCP工具评估服务器,提供工具搜索、评估和分类功能。

功能特性

  • 🔍 工具搜索:支持关键词、分类、评分等多维度搜索
  • 🏆 热门工具:提供各类评分的热门工具排行榜
  • 📊 详细评估:包含他山评分、实用性评分等多维度评估
  • 📂 分类管理:按工具分类进行统计和展示
  • 🏥 健康检查:实时监控服务状态
  • 🚀 高性能:基于FastMCP框架,响应迅速

安装

从PyPI安装

pip install mcp-evaluation-server

使用uv安装

uv add mcp-evaluation-server

使用uvx运行(推荐)

无需安装,直接运行:

uvx mcp-evaluation-server

作为MCP服务器使用

本服务器可以作为MCP(Model Context Protocol)服务器在支持的AI客户端中使用,如Cursor、Cherry Studio等。

在Cursor中使用

  1. 打开Cursor设置

    • 按下 Ctrl+, (Windows/Linux) 或 Cmd+, (Mac)
    • 进入 ExtensionsMCP
  2. 添加MCP服务器配置mcp.json 配置文件中添加:

    {
      "mcpServers": {
        "mcp-evaluation": {
          "command": "uvx",
          "args": ["mcp-evaluation-server"]
        }
      }
    }
    
  3. 重启Cursor

    • 完成配置后重启Cursor使设置生效
  4. 使用功能

    • 重启后,您可以在对话中直接询问关于MCP工具的问题
    • 例如:"搜索GitHub相关的MCP工具"
    • 或:"获取评分最高的MCP工具"

在Cherry Studio中使用

  1. 打开Cherry Studio

    • 启动Cherry Studio应用
  2. 进入MCP设置

    • 点击设置图标
    • 找到MCP服务器配置选项
  3. 添加服务器 添加以下配置:

    • 服务器名称: mcp-evaluation
    • 命令: uvx
    • 参数: mcp-evaluation-server
  4. 启用服务器

    • 启用刚添加的MCP服务器
    • 重启Cherry Studio
  5. 开始使用

    • 在对话中可以直接使用MCP工具评估功能
    • 询问工具推荐、评分等信息

程序化使用

Python API调用

import asyncio
from mcp_evaluation_server import (
    search_mcp_tools,
    get_top_tools,
    get_tool_evaluation
)

async def main():
    # 搜索工具
    results = await search_mcp_tools(query="github", limit=10)
    print(f"找到 {len(results['tools'])} 个工具")
    
    # 获取热门工具
    top_tools = await get_top_tools(sort_by="tashan_score", limit=5)
    print(f"热门工具: {[tool['name'] for tool in top_tools['tools']]}")
    
    # 获取工具评估
    evaluation = await get_tool_evaluation("github-mcp-server")
    print(f"评估分数: {evaluation['evaluation']['comprehensive_score']}")

asyncio.run(main())

直接启动服务器

# 使用uvx启动MCP服务器(推荐)
uvx mcp-evaluation-server

# 使用uvx启用调试模式
uvx mcp-evaluation-server --log-level DEBUG

# 或使用已安装的命令
mcp-evaluation-server

开发

本地开发

# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd mcp-evaluation-server

# 使用uv安装开发依赖
uv add --dev pytest pytest-asyncio pytest-cov black isort mypy

# 运行测试
pytest tests/

# 代码格式化
black mcp_evaluation_server/
isort mcp_evaluation_server/

# 类型检查
mypy mcp_evaluation_server/

贡献指南

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开 Pull Request

故障排除

常见问题

  1. 安装失败

    # 尝试使用uvx直接运行(无需安装)
    uvx mcp-evaluation-server
    
    # 或使用uv安装
    uv add mcp-evaluation-server
    
    # 或使用pip安装
    pip install mcp-evaluation-server
    
  2. MCP服务器连接失败

    • 确保网络连接正常
    • 检查AI客户端的MCP配置是否使用uvx
    • 重启AI客户端
    • 尝试直接运行测试:uvx mcp-evaluation-server
  3. 权限问题

    # 测试uvx是否可用
    uvx mcp-evaluation-server --help
    

日志调试

# 使用uvx启用调试模式
uvx mcp-evaluation-server --log-level DEBUG

# 查看帮助信息
uvx mcp-evaluation-server --help

支持的AI客户端

官方支持

  • Cursor: 完全支持,通过MCP配置
  • Cherry Studio: 完全支持,通过MCP配置
  • Claude: 完全支持,通过MCP配置

其他支持MCP的客户端

任何支持MCP协议的AI客户端都可以使用此服务器,包括:

  • Continue
  • Codeium
  • 其他基于MCP的开发工具

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

支持

免责声明

本工具仅用于评估和推荐目的,工具评分仅供参考。用户应自行评估和决定是否使用特定工具。

更新日志

v0.1.0

  • 初始版本发布
  • 支持MCP协议
  • 工具搜索和评估功能
  • Cursor和Cherry Studio集成支持
  • 数据库连接已内置,无需额外配置

Project details


Download files

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Source Distribution

mcp_evaluation_server-0.2.13.tar.gz (46.8 kB view details)

Uploaded Source

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Details for the file mcp_evaluation_server-0.2.13.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: mcp_evaluation_server-0.2.13.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 46.8 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.12.11

File hashes

Hashes for mcp_evaluation_server-0.2.13.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 30776fff4e17b88fa0361619010f166c34dfd842239d68d8b09d9e0a01c82aa3
MD5 395c824e0feff553d77debcdf4fc3a01
BLAKE2b-256 4ae1d6145dd6e45be43cc2d69e501cec46433ed43e79eae46ebae558aed0c90f

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