モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーとCrewAI搭載エージェントのプロフェッショナルでモジュラーテストベッドです。 このリポジトリは、データ分析、Web検索、財務分析、データベース管理など、さまざまなMCPを実行し、テストし、やり取りすることができます。

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コンテンツの表

• リポジトリ構造
• 概要
• サポートされるMCPサーバー
• クイックスタート
• 構成
• MCP サーバーの実行
• Streamlitアプリ
• 使用例
• 貢献
• ライセンス

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リポジトリ構造

-src/:スタンドアローンMCPサーバーモジュール(各ファイル= 1つのMCPサーバー)

• アプリ/: Streamlitアプリ

-llm/:LLMプロバイダの定義とユーティリティ -プロジェクト/: 複数のエージェントサーバーを含むメインプロジェクトロジックは、単一のエージェントで2つのMCPを結合する

• 例-env.env: [.env に必要な変数を示す環境例
• my mcp/: カスタムMCPサーバーと関連モジュールが含まれています。
• [etl_mcp_server.py]: FastMCP の `@mcp を使用した MCP サーバーの実装例.

MCP Test Suite

A professional, modular testbed for Model Context Protocol (MCP) servers and CrewAI-powered agents. This repository enables you to run, test, and interact with a variety of MCPs for data analysis, web search, financial analytics, database management, and more—all from a unified Python/Streamlit interface.

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Table of Contents

• Repository Structure
• Overview
• Supported MCP Servers
• Quick Start
• Configuration
• Running MCP Servers
• Streamlit Apps
• Usage Examples
• Contributing
• License

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Repository Structure

• src/: Standalone MCP server modules (each file = one MCP server)
• app/: Streamlit apps
  • multi_mcp_app.py: Launches all MCP servers at once and lets the user select which LLM to use per query
  • single_mcp_app.py: Example of a single MCP/LLM chat app
• llm/: LLM provider definitions and utilities
• project/: Main project logic, including a multi-agent server that combines two MCPs in a single agent
• example-env.env: Example environment file showing required variables for .env
• my_mcp/: Contains your custom MCP server and related modules.
  • etl_mcp_server.py: Example MCP server implementation using FastMCP’s @mcp.tool decorator to expose functions as tools.
  • etl_agent.py, etl_app.py, test.py: Additional logic, agent definitions, and tests for your custom server.

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Overview

This project demonstrates how to orchestrate and interact with multiple MCP servers using CrewAI agents. Each MCP server exposes a set of tools (APIs) for a specific domain, such as:

• Financial data (YFinance)
• Database analytics (Supabase)
• Web search (Brave Search)
• GitHub repository analysis
• Docker-based tool orchestration
• Documentation Q&A (Context7)
• Browser automation (Selenium)

You can run each MCP server independently, or use the provided Streamlit apps for a unified chat interface.

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Supported MCP Servers

Each server is implemented as a Python module in src/: