Mymcp Prompt

🚀 MyMCP 提示工具

MyMCP 提示工具是一个能从自然语言描述生成 Model Context Protocol (MCP) 服务器的实用工具。它借助 Google Gemini API，将用户输入的描述转化为可运行的 Python MCP 服务器代码，同时生成对应的 JSON 配置，极大地提升了 MCP 服务器的创建效率。

🚀 快速开始

安装

按照以下步骤完成项目的安装：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/AlexJ-StL/mymcp
   cd mymcp
   

2. 后端设置（根目录）： 创建并激活虚拟环境（推荐使用 uv）：

   # 在项目根目录 (mymcp)
   uv venv
   source .venv/Scripts/activate  # Windows 系统
   # source .venv/bin/activate    # macOS/Linux 系统
   

   安装 Python 依赖项：

   uv pip install -r requirements.txt
   

3. 前端设置： 进入 frontend-vite 目录：

   cd frontend-vite
   

   安装 Node.js 依赖项：

   npm install
   

   返回根目录：

   cd ..
   

4. 设置 Gemini API 密钥： 注意：获取 Google Gemini API 密钥并将其设置为环境变量 GEMINI_API_KEY。不要将 API 密钥提交到仓库。
   • Windows（命令提示符）：

   set GEMINI_API_KEY=your_api_key
   

   • Windows（PowerShell）：

   $env:GEMINI_API_KEY="your_api_key"
   

   • macOS/Linux：

   export GEMINI_API_KEY=your_api_key
   

运行

按照以下步骤启动应用程序：

1. 启动后端服务器： 在根目录中运行以下命令：

   python app.py
   

2. 启动前端开发服务器： 在 frontend-vite 目录中运行以下命令：

   npm run dev
   

3. 使用应用程序：
   • 打开浏览器，访问 http://localhost:5173（默认前端开发服务器地址）。
   • 输入您的 MCP 服务器描述。
   • 点击“生成”按钮以生成代码和配置。

✨ 主要特性

• 智能转换：利用 Google Gemini API 将自然语言描述转换为功能性的 Python MCP 服务器代码和 JSON 配置。
• 前后端分离架构：采用 Flask 后端和 React 前端的架构，提供清晰的项目结构和良好的用户交互体验。
• 可视化展示：前端界面可显示生成的 Python 代码、JSON 配置以及文件保存的位置路径。

📦 安装指南

克隆仓库

git clone https://github.com/AlexJ-StL/mymcp
cd mymcp

后端设置

创建并激活虚拟环境

# 在项目根目录 (mymcp)
uv venv
source .venv/Scripts/activate  # Windows 系统
# source .venv/bin/activate    # macOS/Linux 系统

安装 Python 依赖项

uv pip install -r requirements.txt

前端设置

进入前端目录

cd frontend-vite

安装 Node.js 依赖项

npm install

返回根目录

cd ..

设置 API 密钥

获取 Google Gemini API 密钥并设置为环境变量：

• Windows（命令提示符）：

set GEMINI_API_KEY=your_api_key

• Windows（PowerShell）：

$env:GEMINI_API_KEY="your_api_key"

• macOS/Linux：

export GEMINI_API_KEY=your_api_key

📚 详细文档

项目结构

该应用程序由以下部分组成：

• Flask 后端（根目录）：
  • app.py：主要的 Flask 应用程序设置（CORS、蓝图注册）。
  • api.py：包含 /api/generate-mcp 端点，与 Google Gemini API 交互以生成服务器代码和配置。
  • requirements.txt：列出 Python 依赖项。
• React 前端（/frontend-vite 目录）：
  • 提供一个网络界面 (frontend-vite/src/App.js)，允许用户输入服务器描述。
  • 显示生成的 Python 代码和 JSON 配置。
  • 展示生成文件保存的位置路径。

🔮 未来规划

• 多模型集成：支持与 OpenRouter、LiteLLM、OpenAI、Anthropic、SombaNova、Cerebras、LM Studio、Ollama 和 Groq 等大语言模型集成。
• 功能拓展：支持生成工具/函数调用、代理提示，提供更复杂的 MCP 服务器代码生成。
• 用户体验优化：改进错误处理和用户反馈，增强用户体验界面。
• 测试完善：添加后端和前端的单元测试。

⚠️ 重要提示

获取 Google Gemini API 密钥并将其设置为环境变量 GEMINI_API_KEY，且不要将 API 密钥提交到仓库。