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MCP游乐场

MCP游乐场

作者：rosaboyle30 星标更新：2025-05-13
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

TRMX MCP Playground

MCP的Postman
一个强大的开源桌面工具，用于探索、调试和监控模型上下文协议（MCP）服务器，并内置了大型语言模型（LLM）集成。
了解更多并加入我们的社区，请访问trmx.ai。

目录

  1. 什么是TRMX MCP Playground？
  2. 我们为什么构建它
  3. 欢迎：开源及开发者社区
  4. 关键特性
  5. 安装
  6. 使用指南
  7. 集成示例
  8. 用例
  9. 故障排除
  10. 命令行探索
  11. 许可证及致谢

什么是TRMX MCP Playground？

TRMX MCP Playground 是您构建、测试、调试和监控MCP服务器的一站式工具。
可以将其视为“针对MCP的Postman”。
它专为使用模型上下文协议（MCP）的开发者设计——这是一种标准，使大型语言模型（LLM）能够以一致的方式发现和使用外部工具、资源和提示。

我们为什么构建它

我们注意到MCP的开发者体验存在问题——测试、调试和监控MCP服务器非常痛苦。
我们的愿景是两阶段的：

  1. 第一阶段：为开发者构建一个本地MCP游乐场，以便轻松地构建、测试、调试和监控他们的本地MCP。
  2. 第二阶段：推出一个无服务器MCP平台，让任何人都可以部署、扩展和分享MCP，而无需管理基础设施。

更多关于我们动机和路线图的信息：

欢迎：开源及开发者社区

我们将TRMX MCP Playground开源，因为我们相信MCP的未来应该由社区建设和服务于社区。
我们不仅在寻找用户，还在寻找合作者、贡献者和先驱者。

  • 官方工作组：
    我们运行一个开放的官方工作组，指导项目的方向，设定优先级，并共同建设下一代MCP工具。
  • 每周会议：
    加入我们的定期会议，讨论功能、分享反馈，并帮助塑造路线图。日历更新即将推出！
  • 开放协作：
    所有贡献都受到欢迎——代码、文档、想法和反馈。
    如果您想帮助定义MCP服务器是如何构建和使用的，您来对地方了。

加入我们：

关键特性

  • MCP服务器调试：连接到任何MCP服务器并探索其工具、资源和提示。
  • 内置LLM集成：直接连接到Fireworks AI和Groq等LLM提供商（更多即将推出）。
  • 工具与资源探索：列出并检查来自MCP服务器的所有可用工具、资源和提示。
  • 多个并行连接：同时连接和监控多个MCP服务器。
  • 全面的日志记录：所有操作和响应的详细本地日志。
  • 现代界面：干净直观的UI，便于交互。
  • 开源：100%开源，MIT许可，并基于社区反馈构建。

MCP游乐场应用

安装

前提条件

  • Node.js（v20.16.0或更高版本）
  • npm（10.8.1或更高版本）

安装步骤

# 克隆仓库
git clone https://github.com/rosaboyle/mcp-playground.git

# 导航到项目目录
cd mcp-playground

# 安装依赖
npm install

# 构建项目
npm run build

# 启动应用程序
npm start

使用指南

设置API密钥

您可以通过应用程序的用户界面轻松设置API密钥：

  1. 打开应用程序并导航到“提供商”部分
  2. 点击要配置的提供商的“设置API密钥”
  3. 在对话框中输入您的API密钥并保存

设置API密钥

添加MCP服务器

通过用户界面添加新的MCP服务器：

  1. 在应用程序中导航到“MCP游乐场”
  2. 点击“添加服务器”并填写服务器详细信息
  3. 点击“保存”以存储服务器配置

添加MCP服务器 - 第一步 添加MCP服务器 - 第二步

添加新MCP服务器

要添加新的MCP服务器：

  1. 使用MCP游乐场部分中的“添加服务器”按钮
  2. 指定服务器名称、命令、参数和环境变量
  3. 保存配置

开发

# 以开发模式启动应用程序
npm run dev

测试

运行测试套件：

npm test

有关详细的测试信息，请参阅TESTING.md。

集成示例

Fireworks AI集成

MCP游乐场允许Fireworks AI模型：

  1. 发现来自MCP服务器的可用工具
  2. 在适当的时候调用这些工具
  3. 处理工具调用的结果
  4. 根据工具输出生成连贯的响应

更多细节，请参阅FIREWORKS_MCP_INTEGRATION.md。

Groq集成

Groq集成实现了：

  • 使用API密钥初始化Groq客户端
  • 向Groq API发起真实的API调用
  • 从Groq AI模型流式传输聊天完成内容
  • 将流中的事件转发给渲染进程

更多细节，请参阅GROQ_INTEGRATION.md。

用例

  • API测试：调试和测试您的MCP服务器实现
  • 工具开发：开发和测试新的MCP服务器工具
  • LLM集成：测试不同的LLM如何与MCP工具互动
  • 教育：了解模型上下文协议
  • 开发：构建利用MCP和LLM的应用程序

故障排除

常见问题

  • 连接错误：确保您的MCP服务器正在运行，并且mcp.json中的命令/参数正确
  • API密钥问题：验证您已在.env文件中设置了正确的API密钥
  • 工具调用失败：检查服务器日志中的工具实现错误

对于特定的集成问题：

已知问题和限制列表，请参阅KNOWN_ISSUES.md。

命令行探索

对于高级用户或故障排除，您也可以通过命令行探索MCP服务器：

npm run mcp-client

这将：

  • 连接到配置的MCP服务器
  • 列出所有可用的工具
  • 列出所有可用的资源
  • 列出所有可用的提示

通过命令行测试LLM集成

该应用程序支持通过命令行测试各种LLM提供商与MCP服务器的集成：

Fireworks AI + MCP

# 测试Fireworks MCP集成
npx ts-node src/test_fireworks_mcp.ts

# 以交互模式运行
npx ts-node src/test_fireworks_mcp.ts --interactive

Groq + MCP

# 测试Groq集成
npx ts-node src/test_groq.ts

贡献

欢迎贡献！请随时提交Pull Request。

有关如何为此项目贡献的详细指南，请参阅CONTRIBUTING.md。

  1. 分叉仓库
  2. 创建您的功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
  3. 提交更改（git commit -m '添加一些精彩的功能'）
  4. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
  5. 打开Pull Request

许可证

MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。

致谢

  • 感谢所有帮助构建和改进此工具的贡献者
  • 特别感谢MCP社区开发和推广这一标准