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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 10858
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。
环境要求
- Node.js 与 npm 环境(项目使用 npm 脚本和 TypeScript)
- 一个可用的 AI Agent 或编辑器,用于按提示词生成脚手架
- TypeScript 项目环境:脚手架已内置 tsconfig、开发脚本、Inspector 与 React 视图管线
- 如使用官方托管部署,需准备 Manufact 账号(npm run deploy)
安装与启动步骤
-
1查阅官方文档
先打开 mcp-use v2 TypeScript 快速开始文档,确认脚手架获取方式与版本要求;README 未给出安装命令。
-
2用 Agent 生成脚手架
README 推荐从 Agent 起步,把这段提示词交给 Agent 即可生成 MCP 服务器脚手架。
Build an MCP server: https://mcp-use.com/prompt.md -
3编写服务入口 index.ts
用视图绑定工具替换脚手架里的 index.ts,定义服务器元数据、工具输入输出 Schema 与返回值。
import { MCPServer } from "mcp-use"; import { z } from "zod"; const server = new MCPServer({ name: "weather-app", title: "Weather App", version: "1.0.0", }); const weatherInput = z.object({ city: z.string().describe("City to look up"), }); const weatherOutput = z.object({ city: z.string(), temperature: z.number(), conditions: z.string(), }); export const getWeather = server.tool( { name: "get-weather", title: "Get weather", description: "Get the current weather for a city", inputSchema: weatherInput, outputSchema: weatherOutput, view: { name: "weather-card" }, annotations: { readOnlyHint: true, destructiveHint: false, openWorldHint: true, }, }, async ({ city }) => { const weather = { city, temperature: 22, conditions: "Sunny", }; return { content: [ { type: "text", text: `Weather in ${city}: ${weather.conditions}, ${weather.temperature}°C`, }, ], structuredContent: weather, }; }, ); export default server; -
4启动开发服务
用脚手架自带的开发脚本启动服务;README 未给出具体命令,请查看项目 package.json 的 scripts 字段。
-
5部署到 Manufact
可免费获得可观测性、分析、评测、提交就绪检查与基于 Git 的预览环境,需已登录账号。
npm run deploy
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
name | 是 | MCP 服务器的唯一标识名 | weather-app |
title | 否 | 服务器展示用的标题 | Weather App |
version | 是 | 服务器版本号 | 1.0.0 |
view.name | 否 | 工具绑定的视图组件名称 | weather-card |
annotations.readOnlyHint | 否 | 声明该工具为只读,不改变外部状态 | true |
annotations.openWorldHint | 否 | 声明工具会与外部开放世界交互 | true |
如何确认成功
服务启动后 MCP endpoint 会同时提供一个面向客户端的落地页,页面展示连接 URL 和接入说明,打开即可确认。
常见问题
Q:从 v1 迁移到 v2 怎么做?
A:把 README 给出的迁移提示词交给 Agent 执行,提示它参考 https://docs.mcp-use.com/v2/typescript/server/migration 完成迁移。
Q:不想用 Manufact 部署怎么办?
A:可以自行托管,按官方自托管指南 https://docs.mcp-use.com/typescript/server/deployment/runtime-patterns 配置。
Q:README 里没有安装命令怎么办?
A:以官方文档 https://docs.mcp-use.com/v2/typescript/getting-started/welcome 为准,或用 Agent 提示词 https://mcp-use.com/prompt.md 生成脚手架。
Q:如何调试 MCP 服务器?
A:脚手架内置 Inspector,也可直接访问 https://inspector.mcp-use.com/inspector 进行调试。
注意事项
- README 节选未提供安装与创建脚手架的完整命令,请以官方文档为准,不要照抄网上其他教程。
- 示例中的天气数据为演示值(temperature 恒为 22),接入真实业务时需替换为实际数据源。
- npm run deploy 依赖 Manufact 平台账号,自托管请参考官方部署文档。
- README 中出现的是 v2 文档链接,升级前请确认项目当前版本。
核心亮点
- 全栈覆盖:同时支持 MCP 客户端应用和服务器端开发,无需拼接多个库
- 类型安全:基于 TypeScript 提供完整的类型定义,减少运行时错误
- 内置网关与插件:集成常用 AI 平台连接器,开箱即用,加速开发
不足之处
- 文档/社区待观察:项目较新,中文资料和社区案例相对有限
- 生态依赖:深度绑定 MCP 协议,若协议演进需及时跟进更新
适用场景
- 构建企业内部的 AI 助手,需要接入多种 MCP 工具
- 开发面向 ChatGPT 或 Claude 的插件,快速实现工具调用
- 搭建统一的 MCP 网关,管理多个 AI Agent 的工具访问
替代项目
Model Context Protocol (MCP) SDK、LangChain、Claudia.js
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