What is Mcpall

mcpall is a multifunctional service collection platform based on the Model Context Protocol (MCP), designed for rapid development and integration of various MCP services. It features a highly modular architecture that allows for easy expansion of new service modules.

Use cases

Use cases for mcpall include developing user query services, creating literature search and Q&A systems, and building custom modules for specific business needs within the MCP framework.

How to use

To use mcpall, ensure you have Python 3.11 or higher installed. Install the MCP framework using the command ‘pip install “mcp[cli]>=1.6.0”’. You can create new modules by following the provided directory structure and implementing the MCP server logic in Python.

Key features

Key features of mcpall include support for multiple communication protocols (HTTP/SSE and STDIO), a modular architecture for easy service expansion, and a core development language of Python 3.11+. It also includes specific modules like useronlie for user phone query and xmol for literature retrieval and Q&A.

Where to use

mcpall can be used in various fields that require service integration and rapid development of applications based on the MCP protocol, such as telecommunications, research, and information retrieval systems.

MCPALL

📑 项目概述

MCPALL是一个基于Model Context Protocol (MCP)的多功能服务集合平台，支持快速开发和集成各类MCP服务。该平台设计为高度模块化，可轻松扩展新的服务模块。

🚀 当前模块

🛠️ 技术栈

• Python 3.11+：核心开发语言
• FastMCP：MCP协议实现框架
• 通信协议：支持HTTP/SSE和STDIO两种传输方式

⚙️ 通用开发指南

安装基础环境

# 确保安装Python 3.11+
python --version

# 安装MCP框架
pip install "mcp[cli]>=1.6.0"

# 推荐使用uv作为依赖管理工具
pip install uv

模块结构标准

每个新模块应遵循以下基本结构：

module_name/
├── core/               # 核心功能实现
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py       # MCP服务器实现
│   └── ...             # 其他功能模块
├── README.md           # 模块详细文档
├── run.py              # 启动脚本
├── pyproject.toml      # 项目配置
└── ...                 # 其他配置文件

开发新模块步骤

1. 创建模块目录结构

   mkdir -p new_module/core
   touch new_module/{README.md,run.py,pyproject.toml}
   touch new_module/core/{__init__.py,server.py}
   

2. 实现MCP服务器

   # new_module/core/server.py (基本框架)
   from fastmcp import McpServer, Tool, Resource
   
   class NewModuleServer(McpServer):
       def __init__(self):
           super().__init__("新模块名称")
           # 注册工具和资源
           self.register_tool(Tool("工具名称", self.tool_handler))
           self.register_resource("resource://path", self.resource_handler)
   
       async def tool_handler(self, params):
           # 实现工具逻辑
           return {"result": "工具执行结果"}
   
       async def resource_handler(self, params):
           # 实现资源访问逻辑
           return {"data": "资源内容"}
   

3. 创建启动脚本

   # new_module/run.py
   import asyncio
   import argparse
   from core.server import NewModuleServer
   
   def main():
       parser = argparse.ArgumentParser()
       parser.add_argument("--transport", choices=["stdio", "sse"], default="stdio")
       parser.add_argument("--host", default="127.0.0.1")
       parser.add_argument("--port", type=int, default=8000)
       args = parser.parse_args()
   
       server = NewModuleServer()
       
       if args.transport == "stdio":
           asyncio.run(server.run_stdio())
       else:
           asyncio.run(server.run_sse(host=args.host, port=args.port))
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

4. 配置项目依赖

   # new_module/pyproject.toml
   [build-system]
   requires = ["setuptools>=61.0"]
   build-backend = "setuptools.build_meta"
   
   [project]
   name = "new_module"
   version = "0.1.0"
   requires-python = ">=3.11"
   dependencies = [
       "mcp>=1.6.0",
   ]
   

5. 撰写模块README
   每个模块应有独立的README文件，详细说明模块的功能、配置和使用方法。

🚀 通用运行方法

所有模块支持两种运行模式：

# STDIO模式 (适合与Claude Desktop直接集成)
cd <module_name>
uv run run.py

# SSE模式 (作为HTTP服务运行)
cd <module_name>
uv run run.py --transport sse --host 127.0.0.1 --port 8000

🐳 Docker 部署

项目支持使用 Docker 进行部署和运行，方便在不同环境中快速部署和隔离运行。

使用 Docker Compose（推荐）

# 构建所有服务
docker-compose build

# 启动特定服务（例如 useronlie 模块的 SSE 模式）
docker-compose up useronlie-sse

# 后台运行服务
docker-compose up -d useronlie-sse

详细的 Docker 部署说明请参考 Docker 部署指南。

🏗️ 集成到Claude

1. 配置Claude Desktop（%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "<服务名称>": {
      "isActive": true,
      "name": "<显示名称>",
      "url": "http://localhost:<端口>/sse"
    }
  }
}

2. 重启Claude Desktop应用使配置生效

🔧 扩展生态

MCPALL设计为可无限扩展的服务生态系统。以下是一些潜在的扩展方向：

• 数据处理服务：数据分析、可视化、报表生成
• AI辅助工具：文本生成、图像处理、语音识别
• 开发工具链：代码生成、项目管理、测试自动化
• 知识库服务：文档检索、知识图谱、问答系统
• 运维监控：系统状态、性能监控、日志分析

将您的服务添加到MCPALL平台只需遵循上述开发标准，然后将模块目录添加到项目根目录即可。

📋 MCP服务开发核心概念

工具 (Tools)

工具是MCP服务提供的可调用函数，用于执行特定任务。

# 定义工具示例
@server.tool("工具名称")
async def tool_handler(params):
    # 参数处理和业务逻辑
    return {"result": "处理结果"}

资源 (Resources)

资源是MCP服务提供的数据访问点，通过URI标识。

# 定义资源示例
@server.resource("resource://path")
async def resource_handler(params):
    # 资源访问逻辑
    return {"data": "资源内容"}

资源模式 (Schema)

通过模式定义，可以声明资源的结构和验证规则。

# 资源模式示例
resource_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "id": {"type": "string"},
        "name": {"type": "string"},
        "data": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
    }
}

更多开发详情，请参考MCP开发文档。

📄 许可证

MIT

👥 贡献指南

1. Fork项目仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建Pull Request

📮 联系方式

• 项目维护者：您的姓名
• 项目仓库：GitHub