Cline 和模型上下文协议 (MCP) 服务器：提升 AI 能力

快速链接:

• [从 GitHub 构建 MCP 服务器](来自 GitHub 的 MCP 服务器.md)

• 从零开始构建自定义 MCP 服务器

本文件解释了 Model Context Protocol (MCP) 服务器的功能，以及 Cline 如何帮助构建和使用它们。

概述

MCP 服务器充当大型语言模型（如 Claude）与外部工具或数据源之间的中介。它们是暴露功能以便 LLM 通过 MCP 与其交互的小程序。MCP 服务器本质上是一个 LLM 可以使用的 API。

关键概念

MCP 服务器定义了一组“工具”，这些是 LLM 可以执行的功能。这些工具提供了广泛的能力。

MCP 工作原理:

• MCP 主机发现连接服务器的能力，并加载其工具、提示和资源。

• 资源提供对只读数据的一致访问，类似于文件路径或数据库查询。

• 安全通过服务器隔离凭证和敏感数据得到保证。交互需要用户的明确批准。

使用场景

MCP 服务器的潜力非常广泛，可以用作多种用途。

这里是一些 MCP 服务器的实际应用示例:

• Web 服务和 API 集成:

  • 监控 GitHub 仓库中的新问题

  • 基于特定触发器向 Twitter 发布更新

  • 为基于位置的服务检索实时天气数据

• 浏览器自动化:

  • 自动化 Web 应用测试

  • 刮取电商平台进行价格比较

  • 生成网站监控的截图

• 数据库查询:

  • 生成每周销售报告

  • 分析客户行为模式

  • 创建业务指标的实时仪表盘

• 项目和任务管理:

  • 根据代码提交自动创建 Jira 工单

  • 生成每周进度报告

  • 根据项目要求创建任务依赖关系

• 代码库文档:

  • 从代码注释生成 API 文档

  • 从代码结构创建架构图

  • 维护最新的 README 文件

入门

根据需求选择合适的入门方式:

• 使用现有服务器: 从 GitHub 仓库开始使用预构建的 MCP 服务器

• 自定义现有服务器: 修改现有服务器以满足特定需求

• 从零开始构建: 为独特的使用场景创建完全自定义的服务器

与 Cline 的集成

Cline 通过其 AI 功能简化了 MCP 服务器的构建和使用。

构建 MCP 服务器

• 自然语言理解: 用自然语言指示 Cline 构建 MCP 服务器，描述其功能。Cline 解释您的指示并生成必要代码。

• 克隆和构建服务器: Cline 可以从 GitHub 克隆现有 MCP 服务器仓库并自动构建。

• 配置和依赖管理: Cline 处理配置文件、环境变量和依赖项。

• 故障排除和调试: Cline 帮助识别和修复开发过程中的错误。

使用 MCP 服务器

• 工具执行: Cline 无缝集成与 MCP 服务器，允许您执行定义的工具。

• 上下文感知交互: 基于对话上下文，Cline 智能建议使用相关工具。

• 动态集成: 结合多个 MCP 服务器功能完成复杂任务。例如，Cline 可以使用 GitHub 服务器获取数据并使用 Notion 服务器创建格式化报告。

安全考虑

在使用 MCP 服务器时，应遵循安全最佳实践:

• 身份验证: 始终使用安全的身份验证方法访问 API

• 环境变量: 将敏感信息存储在环境变量中

• 访问控制: 限制服务器访问仅限授权用户

• 数据验证: 验证所有输入以防止注入攻击

• 日志: 实施安全的日志记录实践，防止暴露敏感数据

资源

有多种资源可用于查找和了解 MCP 服务器。

以下是查找和学习 MCP 服务器的链接:

• GitHub 仓库: https://github.com/modelcontextprotocol/servers 和 https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
• 在线目录: https://mcpservers.org/，https://mcp.so/，https://glama.ai/mcp/servers
• PulseMCP: https://www.pulsemcp.com/
• YouTube 教程 (AI 驱动的代码器): 一个构建和使用 MCP 服务器的视频指南: https://www.youtube.com/watch?v=b5pqTNiuuJg