MCP 助手
- 作者仓库星标 0
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 skills-registry
- 领域
- 运维部署
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 88 / 100 · 社区维护
- 作者 / 版本 / 许可
- @tomevault-io · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 需手动接入
- 是否需要外部 API Key
- 需要 · Vendor-specific
- 兼容的系统
- macOS · Windows
- 底层运行要求
- Node.js · Python
- 文件与系统权限
-
- 只读
- Shell 执行
- 读取环境变量
- 允许写入 / 修改
- 网络行为
- 允许外网请求
- 安装命令数
- 26 条
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。
需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: mcp-server-orchestrator
description: Configure, deploy, and troubleshoot Model Context Protocol (MCP) servers for AI agent workflows.…
category: 运维部署
runtime: Node.js / Python
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# mcp-server-orchestrator 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题:部署、CI、环境检查、发布或运维排障。
- 输入要求:目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界:围绕“MCP Architecture Overview / Configuration Locations / Server Configuration Schema”读取原文规则,不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断:确认你的需求是否属于部署、CI、环境检查、发布或运维排障,并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划:优先按“MCP Architecture Overview / Configuration Locations / Server Configuration Schema”拆成步骤,说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果:给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿,并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界:结合 读取文件、执行终端命令、读取环境变量、写入/修改文件、会按任务需要访问外部网络、需要准备 Vendor-specific API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、执行终端命令、读取环境变量、写入/修改文件;会按任务需要访问外部网络;需要准备 Vendor-specific API Key。
- 先小样例验证,再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 原文没有稳定的斜杠命令要求。安装验证后通常全局生效,直接在对话里点名这个 Skill 并描述任务即可。
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是:读取文件、执行终端命令、读取环境变量、写入/修改文件。
先用一个小任务确认它会围绕“MCP Architecture Overview / Configuration Locations / Server Configuration Schema”工作;涉及文件或命令时,先看 diff、日志、预览或测试结果。
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作;如果输出泛泛而谈,就补充输入、边界和验收标准后重跑。
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name: mcp-server-orchestrator
description: Configure, deploy, and troubleshoot Model Context Protocol (MCP) servers for AI agent workflows.…
category: 运维部署
source: tomevault-io/skills-registry
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# mcp-server-orchestrator
## 什么时候使用
- 把部署运维方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理部署、CI、发布、回滚、环境检查和运维排障,核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来,避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤…
- 面向部署、CI、环境检查、发布或运维排障,优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「MCP Architecture Overview / Configuration Locations / Server Configuration Schema」组织步骤,不把推断写成作者事实。
- 读取文件、执行终端命令、读取环境变量、写入/修改文件;会按任务需要访问外部网络;需要准备 Vendor-specific API Key。
- 先跑小样例,确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown,不编造命令、平台或依赖。 作者原文负责流程事实;仓库文件负责来源和命令;流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "mcp-server-orchestrator" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> MCP Architecture Overview / Configuration Locations / Server Configuration Schema
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> Node.js / Python | 读取文件、执行终端命令、读取环境变量、写入/修改文件 | 会按任务需要访问外部网络
安全层 -> 需要准备 Vendor-specific API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
} MCP Server Orchestrator
Manage MCP server infrastructure for AI-powered development workflows.
MCP Architecture Overview
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ MCP Client │────▶│ MCP Server │────▶│ External APIs │
│ (Claude, etc.) │◀────│ (Tool Provider) │◀────│ (Services) │
└─────────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘
│ │
└───── JSON-RPC ────────┘
Key concepts:
- Server: Provides tools, resources, and prompts via MCP protocol
- Client: Consumes server capabilities (Claude Desktop, Claude Code, etc.)
- Transport: Communication layer (stdio, SSE, WebSocket)
Configuration Locations
| Client | Config File | Platform |
|---|---|---|
| Claude Desktop | claude_desktop_config.json |
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/ |
Windows: %APPDATA%\Claude\ |
||
| Claude Code | settings.json or MCP config |
Project-level or user settings |
| Cline | cline_mcp_settings.json |
VS Code extension settings |
Server Configuration Schema
{
"mcpServers": {
"server-name": {
"command": "executable",
"args": ["arg1", "arg2"],
"env": {
"API_KEY": "value"
},
"disabled": false
}
}
}
Common Server Types
Python Server (uvx):
{
"my-python-server": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "package-name", "server-command"]
}
}
Node Server (npx):
{
"my-node-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@scope/package-name"]
}
}
Local Development Server:
{
"dev-server": {
"command": "python",
"args": ["-m", "my_server"],
"env": {
"DEBUG": "true"
}
}
}
Troubleshooting Workflow
Connection Issues
Verify server starts independently:
# Test Python server python -m my_server # Test Node server npx -y @scope/package-nameCheck logs:
- Claude Desktop:
~/Library/Logs/Claude/mcp*.log - Look for JSON-RPC errors, connection timeouts
- Claude Desktop:
Validate JSON config:
python -c "import json; json.load(open('config.json'))"Common fixes:
- Use absolute paths for commands
- Ensure dependencies installed in correct environment
- Check API keys/env vars are set
- Restart client after config changes
Authentication Issues
- OAuth flows: Ensure redirect URIs configured correctly
- API keys: Verify env vars accessible to server process
- Token refresh: Check token storage location and permissions
Building Custom Servers
Python Server (FastMCP)
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("my-server")
@mcp.tool()
def my_tool(param: str) -> str:
"""Tool description for the AI."""
return f"Result: {param}"
@mcp.resource("resource://my-data")
def get_data() -> str:
"""Provide data as a resource."""
return "Resource content"
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
Node Server (MCP SDK)
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
const server = new Server({ name: "my-server", version: "1.0.0" }, {
capabilities: { tools: {} }
});
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
tools: [{
name: "my_tool",
description: "Tool description",
inputSchema: { type: "object", properties: { param: { type: "string" } } }
}]
}));
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
Multi-Server Orchestration
Modular Architecture
Organize servers by domain:
{
"mcpServers": {
"filesystem": { "command": "...", "args": ["--allowed-dirs", "/projects"] },
"database": { "command": "...", "env": { "DB_URL": "..." } },
"api-integrations": { "command": "...", "env": { "API_KEYS": "..." } },
"custom-tools": { "command": "python", "args": ["-m", "my_tools"] }
}
}
Server Selection Strategy
Think of servers as modules in a synthesizer—patch them together based on workflow needs:
- Development workflow: filesystem + git + code-analysis servers
- Research workflow: web-search + document + note-taking servers
- Data workflow: database + visualization + export servers
Performance Optimization
- Lazy loading: Only enable servers needed for current task
- Caching: Implement response caching for expensive operations
- Timeout tuning: Adjust timeouts for slow external APIs
- Connection pooling: Reuse connections in database servers
References
references/server-templates.md- Boilerplate for common server typesreferences/debugging-guide.md- Detailed troubleshooting procedures
Source: a-organvm/a-i--skills — distributed by TomeVault.
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核