MCP Servers

模型上下文协议服务器、框架、SDK 和模板的综合目录。

M
Mcpworker
作者 @Zhengyan1224
GitHub 仓库(1 星标)

`McpWorker` 是一个围绕 Model Context Protocol 构建的 .NET 工作区。它的核心是 `Zhengyan.McpHost`：一个本地可配置的 OpenAI 兼容网关，用来统一管理模型、Agent、MCP Client 和 MCP Server 工具，并向外提供 `/v1/chat/completions` 与 `/v1/responses` 两套对话接口。 当前仓库还包含四个对话界面项目、多个独立 MCP Server、知识库/文件服务以及一组底层模型、搜索、向量库和通用工具库。

创建于 5/8/2026
更新于 about 14 hours ago
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McpWorker

.NET MCP Host OpenAI Compatible Author

McpWorker Overview

McpWorker 是一个围绕 Model Context Protocol 构建的 .NET 工作区。它的核心是 Zhengyan.McpHost：一个本地可配置的 OpenAI 兼容网关，用来统一管理模型、Agent、MCP Client 和 MCP Server 工具，并向外提供 /v1/chat/completions 与 /v1/responses 两套对话接口。

当前仓库还包含四个对话界面项目、多个独立 MCP Server、知识库/文件服务以及一组底层模型、搜索、向量库和通用工具库。

核心路径

典型调用链如下：

CLI / TUI / Desktop / Web / external OpenAI-compatible clients
        |
        v
Zhengyan.McpHost
        |
        +-- ChatClient: upstream model endpoint, API key, model id, chat/responses mode
        +-- Agent: system prompt + ChatClient + MCP Client list + API key expiration rules
        +-- McpClient: stdio / SSE / Streamable HTTP connection to MCP Servers
        |
        v
Zhengyan.McpServer.* / KBServer / FSServer

McpHost 既可以直接转发到上游模型，也可以根据当前选中的 Agent 组装系统提示词、模型配置和 MCP 工具列表，让普通 OpenAI 兼容客户端也能调用工具增强的 Agent。

快速开始

先构建解决方案：

dotnet build McpWorker.sln

启动核心服务：

dotnet run --project Zhengyan.McpHost\Zhengyan.McpHost.csproj

默认配置来自 Zhengyan.McpHost/profiles/mcphost.json。启动后常用地址是：

| 地址 | 用途 | | --- | --- | | http://localhost:9083/mcphost/html | McpHost 静态管理页 | | http://localhost:9083/mcphost/swagger | Swagger | | http://localhost:9083/mcphost/api/v1/chat/completions | OpenAI 兼容 Chat Completions | | http://localhost:9083/mcphost/api/v1/responses | OpenAI 兼容 Responses | | http://localhost:9083/mcphost/api/v1/models/config | 已配置 Agent/模型列表 |

启动一个 MCP Server，例如 WebSearcher：

dotnet run --project Zhengyan.McpServer.WebSearcher\Zhengyan.McpServer.WebSearcher.csproj -- --mode streamablehttp --urls http://0.0.0.0:5001

然后在 McpHost 的 MCP Client 配置里连接：

http://127.0.0.1:5001/websearcher

启动一个对话界面，例如 Desktop：

dotnet run --project Zhengyan.ChatUI.Desktop\Zhengyan.ChatUI.Desktop.csproj

四个 ChatUI 默认都连接：

http://localhost:9083/mcphost/api/v1

Zhengyan.McpHost

Zhengyan.McpHost 是整个项目的核心。它负责：

  • 管理 ChatClient：上游 OpenAI 兼容模型端点、API Key、模型 ID、调用模式。
  • 管理 McpClient：连接本地或远程 MCP Server，支持 stdio、sse、streamablehttp/http。
  • 管理 Agent：把一个 ChatClient 和多个 MCP Client 组合成可对话的模型配置。
  • 提供 OpenAI 兼容接口：/v1/chat/completions、/v1/responses。
  • 提供模型列表和切换接口：/v1/models/config、/v1/models/switch。
  • 提供 Web 管理页和 Swagger。
  • 同步输出推理过程：流式和非流式接口都会尽量保留上游返回的 reasoning/thinking 内容。

非流式推理输出约定：

  • Chat Completions: 放在 choices[].message.reasoning_content。
  • Responses: 在 output 中插入 type: "reasoning" 的输出项，并将内容放在 summary[].text，兼容百炼千问非流式 Responses 的结构。

更完整的配置、接口和调用示例见 Zhengyan.McpHost/README.md。

对话界面

当前仓库包含四个 Zhengyan.ChatUI.* 项目。它们都面向 McpHost，都支持模型列表、模型切换、chat/completions 与 responses 两种接口、流式输出、推理过程展示和图片输入。

| 项目 | 界面类型 | 说明 | | --- | --- | --- | | Zhengyan.ChatUI.CLI | 命令行 | 交互式 CLI + 单次请求模式，适合脚本、管道和快速验证。 | | Zhengyan.ChatUI.TUI | 终端 UI | 基于 Terminal.Gui 的全屏终端界面，包含设置、会话、Thinking、Additional 面板。 | | Zhengyan.ChatUI.Desktop | 桌面 UI | Avalonia 桌面客户端，适合长期调试和多模态对话。 | | Zhengyan.ChatUI.Web | Web UI | Gradio.Net 浏览器界面，适合局域网或本机快速访问。 |

MCP Server

这些项目可以独立启动，也可以被 McpHost 通过 MCP Client 配置接入。多数 Server 支持：

--mode stdio
--mode sse
--mode streamablehttp
--mode http
--stateless true|false
--urls http://0.0.0.0:<port>

| 项目 | HTTP MCP 路径 | 主要工具 | | --- | --- | --- | | Zhengyan.McpServer.Agent | /agent | send_task | | Zhengyan.McpServer.DataQuery | /dataquery | list_data_sources, query_data, rebuild_data_index | | Zhengyan.McpServer.Divine | /divine | divine_by_3_numbers, interpret | | Zhengyan.McpServer.EightChar | /eightchar | calculation, interpret | | Zhengyan.McpServer.Memory | /memory | remember_memory, recall_memory, list_memories, forget_memory, rebuild_memory_index | | Zhengyan.McpServer.Skills | /skills | Skills 检索、文件读写、文本搜索、命令执行等工作区工具 | | Zhengyan.McpServer.Ssh | /ssh | execute-command, upload, download | | Zhengyan.McpServer.WebSearcher | /websearcher | SearchAsync, CrawlUrlsAsync, GetCurrentTime |

支撑服务和库

这些项目不是 McpHost 的入口，但为 MCP Server、知识库、搜索、向量召回和通用 Web 能力提供支撑。

| 项目 | 说明 | | --- | --- | | Zhengyan.KBServer | 知识库 HTTP + MCP 服务。 | | Zhengyan.FSServer | 文件存储 HTTP + MCP 服务。 | | Zhengyan.OpenAIModels | OpenAI 兼容请求/响应模型。 | | Zhengyan.WebSearch | 搜索引擎适配和网页抓取。 | | Zhengyan.KnowledgeBase | 知识库抽象和本地实现。 | | Zhengyan.VectorDB | 本地向量库封装。 | | Zhengyan.HNSW | HNSW/SmallWorld 近邻搜索实现。 | | Zhengyan.Lunar | 农历、历法和八字相关基础库。 | | Zhengyan.Commons | 通用工具。 | | Zhengyan.Commons.Web | Web 配置、Swagger、静态文件、Serilog 等扩展。 | | Zhengyan.Tests | 手工测试和实验入口。 |

配置约定

仓库大量使用 profiles/*.json 保存配置。关键目录：

| 目录 | 内容 | | --- | --- | | Zhengyan.McpHost/profiles/chat | ChatClient 配置。 | | Zhengyan.McpHost/profiles/mcp | McpClient 配置。 | | Zhengyan.McpHost/profiles/agent | Agent 配置。 | | Zhengyan.McpServer.*/profiles | 各独立 MCP Server 的运行配置。 | | Zhengyan.McpServer.Skills/resources/skills | Skills 服务内置技能。 | | Zhengyan.McpServer.DataQuery/data | DataQuery CSV 数据源。 |

请把配置文件里的端点、密钥、SSH 凭据、内网地址替换为自己的环境值。正式部署或公开发布前，不要提交真实凭据。

最小联调组合

只验证对话链路：

Zhengyan.McpHost + 任意一个 Zhengyan.ChatUI.*

验证工具调用链路：

Zhengyan.McpHost + 一个 ChatClient + 一个 Agent + 一个或多个 Zhengyan.McpServer.*

验证 Skills 工作区能力：

Zhengyan.McpHost
Zhengyan.McpServer.Skills --mode streamablehttp --urls http://0.0.0.0:5006
McpHost MCP Client: http://127.0.0.1:5006/skills

构建脚本

根目录包含批量脚本：

build_all.bat
build_all.sh
clean_all.bat
clean_all.sh

这些脚本会遍历子项目并调用对应项目自己的构建或清理脚本。日常开发更推荐先用 dotnet build McpWorker.sln 验证整体状态。

快速设置
此服务器的安装指南

安装命令 （包未发布）

git clone https://github.com/Zhengyan1224/McpWorker
手动安装： 请查看 README 获取详细的设置说明和所需的其他依赖项。

Cursor 配置 (mcp.json)

{ "mcpServers": { "zhengyan1224-mcpworker": { "command": "git", "args": [ "clone", "https://github.com/Zhengyan1224/McpWorker" ] } } }