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开发工具

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Repository Install

一个专业的模块化测试台,用于模型背景协议服务器和CrewAI动力代理. 这个寄存器使您能够运行,测试,并与多种MCP交互进行数据分析,.

概览

一个专业的模块化测试台,用于模型背景协议服务器和CrewAI动力代理. 这个寄存器使您能够运行,测试,并与各种MCP进行交互,用于数据分析,网络搜索,财务分析,数据库管理,以及更多的——都来自一个统一的Python/Streamlit接口. -: 独立的 MCP 服务器模块(每个文件=一个 MCP 服务器) - : Streamlit apps - multial mcp app.py : 一次启动所有 MCP 服务器,让用户选择每个查询使用的 LLM - single mcp app.py : 一个单一的 MCP/LLM 聊天应用程序的示例 - : LLM 提供者定义和公用工具 - 主要项目逻辑,包括一个将两个 MCP合并在一个代理中的多代理服务器 - : 显示需要变量的.env - : 包含您的自定义 MCP 服务器和相关模块的环境文件. - etl mcp server.py:使用FastMCP的@mcp.tool装饰器来曝光功能作为工具的示例 MCP服务器执行. - 检测.

概述（AI 翻译）

一个专业的模块化测试台,用于模型背景协议服务器和CrewAI动力代理. 这个寄存器使您能够运行,测试,并与各种MCP进行交互,用于数据分析,网络搜索,财务分析,数据库管理,以及更多的——都来自一个统一的Python/Streamlit接口.

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□ 目录

仓库结构
概览
支持的MCP服务器
快开始
配置
运行 MCP 服务器
简化应用程序
使用实例
贡献
执照

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□ 仓库结构

src/:独立的MCP服务器模块(每个文件=一个MCP服务器)
app/:简化应用程序
[[T0]: 立即启动所有 MCP 服务器, 让用户选择每个查询要使用的 LLM
[[T1]: 单个 MCP/LLM 聊天应用程序示例
llm/: LLM提供者的定义和公用事业
** 项目/**: 主要工程逻辑,包括一个将两个MCP合并在一个代理中的多代理服务器
实例-env.env:显示[[T2]所需变量的示例环境文件
我的微调/: 包含您的自定义 MCP 服务器和相关模块。
[[T3]: 使用 FastMCP 的 QQmcp 执行 MCP 服务器实例 .

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README

以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。

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.

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

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.

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.

Supported MCP Servers

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

Server	File	Purpose	Default Port
Supabase Analyst	`src/supabase_mcp_server.py`	SQL/CRUD on Supabase DB	8000
YFinance Analyst	`src/yfinance_mcp_server.py`	Financial data analytics	8005
Brave Web Search	`src/brave_mcp_server.py`	Web search and scraping	8003
GitHub Analyst	`src/github_mcp_server.py`	GitHub repo insights	8001

在 GitHub 查看完整 README

安装

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide 新手？先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{
  "mcpServers": {
    "yfinance-agent-server": {
      "command": "<repository/path>/.venv/Scripts/python",
      "args": [
        "<repository/path>/src/yfinance_mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}