syedazharmbnr1/claudemcpserver

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Claude 的 MCP 服务器实现

概览

该仓库包含一组模型上下文协议（MCP）服务器，旨在增强 Claude 的桌面应用能力。每个服务器都提供特定功能，使 Claude 能够以不同方式与您的计算机交互。用于高效大规模数据分析的全新DuckDB FastAPI服务器： - 直接在 Claude Desktop 中分析多个 CSV 文件（>1GB） - 使用 DuckDB 实现极快的 SQL 查询 - 内存高效的数据处理 - 连接池化和缓存 - 自动清理未使用的连接该项目由多个MCP服务器组成：1. 屏幕捕捉服务器 - 截图和处理 2.计算机控制服务器 - 实现键盘和鼠标自动化 3.FastAPI集成服务器 - 处理数据处理和API端点 4.Curl服务器 - 提供HTTP请求功能 5.DuckDB服务器 - 支持大规模数据分析 - Python 3.8 或更高版本 - Node.js 和 npm（用于文件系统服务器）- Claude 桌面应用程序 - Git 2.

概述（AI 翻译）

该仓库包含一组模型上下文协议（MCP）服务器，旨在增强 Claude 的桌面应用能力。每个服务器都提供特定功能，使 Claude 能够以不同方式与您的计算机交互。

最新新增内容：DuckDB 集成！🚀

用于高效大规模数据分析的全新DuckDB FastAPI服务器：

示例查询与结果

查询1：分析

查询2：汇总结果

DuckDB 服务器功能

直接在 Claude Desktop 中分析多个 CSV 文件（>1GB）
使用DuckDB实现极快的SQL查询
内存高效的数据处理
连接池化与缓存
自动清理未使用的连接

概述

该项目由多个MCP服务器组成：

屏幕捕捉服务器 - 截图采集和处理
计算机控制服务器 - 实现键盘和鼠标自动化
FastAPI 集成服务器 - 处理数据处理和 API 端点
Curl 服务器 - 提供 HTTP 请求功能
DuckDB 服务器 - 支持大规模数据分析

先修条件

Python 3.8 或更高版本
Node.js 和 NPM（用于文件系统服务器）
Claude桌面应用程序
走

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README

以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。

Claude MCP Server Collection

This repository contains a collection of Model Context Protocol (MCP) servers designed to enhance Claude’s desktop application capabilities. Each server provides specific functionality that allows Claude to interact with your computer in different ways.

Latest Addition: DuckDB Integration! 🚀

New DuckDB FastAPI server for efficient large-scale data analysis:

Example Queries and Results

Query 1: Analysis

Query 2: Aggregated Results

DuckDB Server Features

Analyze multiple CSV files (>1GB) directly in Claude Desktop
Lightning-fast SQL queries with DuckDB
Memory-efficient data processing
Connection pooling and caching
Automatic cleanup of unused connections

Overview

The project consists of several MCP servers:

Screen Capture Server - Captures and processes screenshots
Computer Control Server - Enables keyboard and mouse automation
FastAPI Integration Server - Handles data processing and API endpoints
Curl Server - Provides HTTP request capabilities
DuckDB Server - Enables large-scale data analysis

Prerequisites

Python 3.8 or higher
Node.js and npm (for filesystem server)
Claude Desktop Application
Git

Installation

Clone the repository:

git clone https://github.com/syedazharmbnr1/ClaudeMCPServer.git
cd ClaudeMCPServer

Create and activate a virtual environment:

python3 -m venv .env
source .env/bin/activate  # On Windows: .env\Scripts\activate

Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

Server Components

1. DuckDB Server

Enables Claude to analyze large CSV files efficiently.

Setup and Usage:

cd fastapi/duckdb
python main.py

Features:

Process multiple CSV files simultaneously
Handle files larger than 1GB
Fast SQL querying with DuckDB
Memory-efficient processing
Connection pooling

2. Screen Capture Server

Enables Claude to capture and process screenshots of your screen.

Setup and Usage:

python mcp_screen_server.py

Features:

Real-time screen capture
Dynamic image compression
WebP format support for optimal file size
Customizable save locations

3. Computer Control Server

Allows Claude to control mouse and keyboard actions.

Setup and Usage:

python ComputerUse/mcp_computer_server.py

Features:

Mouse movement and clicks
Keyboard shortcuts and text input
Screen position tracking
Clipboard operations

4. FastAPI Integration Server

The FastAPI server provides a robust API interface for data processing and integration.

Setup and Configuration:

Navigate to the FastAPI directory:

cd fastapi

Configure environment variables:

export PYTHONPATH=/path/to/mcp-server-py
export PORT=8000

Start the server:

在 GitHub 查看完整 README

安装

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem <your-paths-here>

新手？先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "<your-paths-here>"
      ]
    },
    "duckdb": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": [
        "/path/to/fastapi/duckdb/main.py"
      ],
      "cwd": "/path/to/fastapi/duckdb",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/mcp-server-py",
        "PORT": "8010"
      }
    }
  }
}