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MCP 服务器

什么是 MCP？

Model Context Protocol（MCP）是一种开放协议，让 AI 模型能够与外部工具和数据源交互。通过 MCP，模型可以在对话中调用文件操作、网页抓取、数据库查询等各种工具，大幅扩展 AI 的实际能力。

BoosApi 内置了 MCP 客户端，你可以连接各种 MCP 服务器来为 AI 对话增加工具调用能力。

传输协议

BoosApi 支持三种 MCP 传输协议，适用于不同的部署场景：

协议	连接方式	适用场景	配置参数
Stdio	本地子进程	通过 npx、uvx、自定义命令启动的本地工具	command + args
SSE	Server-Sent Events	远程托管的 MCP 服务器	url
StreamableHTTP	HTTP 流式传输	远程 HTTP 服务器，支持双向流	url

::: info Stdio vs 远程 大部分 MCP 服务器以 Stdio 模式运行——BoosApi 在本地启动一个进程并通过标准输入/输出通信。如果你连接的是远程部署的服务器，则使用 SSE 或 StreamableHTTP 协议。 :::

添加 MCP 服务器

表单创建

1. 进入 设置 → MCP 服务器
2. 点击 添加 MCP 服务器
3. 填写基本信息：
   • 名称 — 为服务器取一个易识别的名称
   • 传输协议 — 选择 Stdio、SSE 或 StreamableHTTP
4. 根据所选协议填写相应配置：
   • Stdio：填写启动命令（如 npx、uvx）和参数
   • SSE / StreamableHTTP：填写服务器 URL
5. 保存后 BoosApi 会自动连接并获取可用工具列表

JSON 导入

如果你有现成的 MCP 配置（如从其他工具导出），可以直接粘贴 JSON 快速导入。BoosApi 支持标准的 mcpServers 配置格式。

Stdio 协议格式

{
  "mcpServers": {
    "my-tool": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@some/mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

SSE 协议格式

{
  "mcpServers": {
    "remote-server": {
      "type": "sse",
      "url": "https://example.com/sse"
    }
  }
}

StreamableHTTP 协议格式

{
  "mcpServers": {
    "http-server": {
      "type": "streamablehttp",
      "url": "https://example.com/mcp"
    }
  }
}

::: tip 批量导入 你可以在一个 JSON 中包含多个服务器，BoosApi 会一次性全部导入。 :::

配置示例

以下是一些常用 MCP 服务器的配置示例。

网页抓取 — mcp-server-fetch

使用 uvx 启动网页抓取工具，让 AI 能够读取网页内容：

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}

文件系统操作 — filesystem server

使用 npx 启动文件系统服务器，允许 AI 读写指定目录的文件：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/你的用户名/Documents"
      ]
    }
  }
}

::: warning 安全提示 文件系统服务器会授予 AI 对指定目录的读写权限。请只暴露必要的目录路径，避免将根目录或敏感目录暴露给模型。 :::

远程 SSE 服务器

连接远程部署的 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "remote-tools": {
      "type": "sse",
      "url": "https://mcp.example.com/sse"
    }
  }
}

自定义 Stdio 服务器（带环境变量）

运行自定义的 MCP 服务器，通过环境变量传递配置：

{
  "mcpServers": {
    "custom-tool": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/your/server.py"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgres://localhost:5432/mydb",
        "API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

内置工具

BoosApi 开箱即用地提供了一些内置 MCP 工具服务器，无需额外安装：

@boosapi/fetch — 网页抓取

工具	说明
fetch_url	抓取指定 URL 的页面内容，提取文本
fetch_markdown	抓取指定 URL 并转换为 Markdown 格式

@boosapi/search-file — 文件操作

工具	说明
read_file	读取指定路径的文件内容
list_directory	列出指定目录下的文件和文件夹
search_files	按模式搜索匹配的文件

::: tip 内置工具服务器在 MCP 服务器列表中默认显示，可以直接在对话中启用使用，无需任何额外配置。 :::

工具循环上限

在 设置 -> 对话 中，MCP 工具调用最大轮次 用于限制单次回复中模型连续调用工具的轮数。较低数值可减少耗时和成本，较高数值适合更长的自动化工具流程。

工具执行面板

当模型在对话中调用 MCP 工具时，BoosApi 会在消息中显示工具执行面板，其中包含：

• 工具名称 — 被调用的工具和所属服务器
• 输入参数 — 模型传给工具的参数
• 执行状态 — 等待确认、执行中、已完成或失败
• 返回结果 — 工具执行后返回的数据

点击面板可以展开查看完整的输入和输出信息，方便调试和了解 AI 的工具使用行为。