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MCP模拟器

MCP模拟器

作者：AratoAi9 星标更新：2025-11-17
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

MCPMock - 示例与展示

欢迎来到MCPMock 示例仓库！这个仓库展示了mcpmock.ai的强大功能，这是一个实现模型上下文协议（MCP）的模拟服务器。

🌟 MCPMock 是什么？

MCPMock 是一个全功能的模型上下文协议（MCP）模拟服务器，用于开发、测试和调试 MCP 客户端和 AI 代理。它提供了模拟 MCP 工具、模拟响应和动态工具模拟，适用于构建基于大语言模型的应用程序、代理框架或 MCP 集成的开发者。

MCPMock 帮助您：

  • 测试 AI 集成，无需依赖真实服务
  • 开发 MCP 客户端，使用真实的模拟响应
  • 创建动态模拟工具，使用模板、序列和函数
  • 快速原型设计，具有可配置的模拟行为

在线试用：https://www.mcpmock.ai

🚀 快速开始

1. 注册

访问mcpmock.ai，使用 Google、GitHub 或 GitLab 的 OAuth 进行注册。

2. 获取您的 API 令牌

登录后，导航到设置标签页找到您的 API 令牌。

3. 获取您的 MCP 服务器端点

您的唯一 MCP 服务器端点 URL 在以下位置可用：

  • MCPMock UI 中的仪表板
  • 或通过 API 调用：GET https://api.mcpmock.ai/me/endpoint（需要身份验证）

端点格式为：https://mcp.mcpmock.ai/{your-server-id}/

示例：https://mcp.mcpmock.ai/0123456-1234-5678-90ab-1234567890ab/

4. 创建您的第一个模拟工具

curl -X POST https://api.mcpmock.ai/tools \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "get_weather",
    "description": "获取某个地点的天气信息",
    "inputSchema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "location": {"type": "string"}
      },
      "required": ["location"]
    },
    "mockResponse": {
      "type": "static",
      "data": {
        "temperature": 72,
        "condition": "晴朗",
        "humidity": 45
      }
    }
  }'

5. 使用 MCP 协议

注意：MCP 端点不需要身份验证。将 YOUR_MCP_SERVER_ID 替换为您从仪表板获得的实际服务器 ID。

# 初始化连接
curl -X POST https://mcp.mcpmock.ai/YOUR_MCP_SERVER_ID/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "initialize",
    "params": {
      "protocolVersion": "2024-11-05",
      "clientInfo": {"name": "test-client", "version": "1.0.0"}
    }
  }'

# 列出可用工具
curl -X POST https://mcp.mcpmock.ai/YOUR_MCP_SERVER_ID/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/list"
  }'

# 调用您的工具
curl -X POST https://mcp.mcpmock.ai/YOUR_MCP_SERVER_ID/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "get_weather",
      "arguments": {"location": "旧金山"}
    }
  }'

📚 示例库

基本示例

高级示例

集成示例

🎓 教程

  1. 入门指南 - 新用户的完整指南
  2. 创建动态工具 - 构建能够智能响应的工具
  3. 测试 AI 应用 - 在测试套件中使用 MCPMock
  4. 构建 MCP 客户端 - 使用 MCPMock 开发客户端

🎯 使用场景

  • AI 代理开发：针对受控模拟服务测试您的代理
  • MCP 客户端测试：在没有真实服务器的情况下验证协议实现
  • API 原型设计：在后端实现之前模拟 API
  • 集成测试：CI/CD 管道中的可靠测试固定装置
  • 培训与演示：工作坊和演示的一致环境

📖 文档

如需全面文档，请访问主仓库。

🛠️ 模拟响应类型

MCPMock 支持四种强大的模拟响应类型：

静态

始终不变的固定响应：

{
  "type": "static",
  "data": {"result": "你好，世界！"}
}

模板

使用输入参数的动态响应：

{
  "type": "template",
  "template": "你好，{{name}}！温度是 {{input.temp}}°F"
}

序列

每次调用返回不同的响应：

{
  "type": "sequence",
  "responses": [
    {"data": {"状态": "待处理"}},
    {"data": {"状态": "处理中"}},
    {"data": {"状态": "完成"}}
  ]
}

函数

用于复杂逻辑的 JavaScript 函数：

{
  "type": "function",
  "code": "function(input) { return { 结果: input.a + input.b }; }"
}

🤝 贡献

我们欢迎贡献！请参阅CONTRIBUTING.md以获取指南。

📝 许可证

此示例仓库根据 MIT 许可证发布。详情见LICENSE。

MCPMock 平台本身是专有软件。访问mcpmock.ai了解服务条款。

🔗 资源

⭐ 表达支持

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由 Arato AI 精心打造