Emcee MCP Server

emcee 是一个基于模型上下文协议（MCP）的工具，旨在为 AI 助手提供与外部 API 服务的连接能力。它支持 OpenAPI 规范，允许用户通过简单的配置和命令，将 AI 客户端（如 Claude Desktop）与各种网络服务集成。emcee 提供了多种身份验证方式、配置管理机制、调试工具以及 JSON-RPC 接口，适用于需要连接外部工具和数据服务的 AI 应用场景。

核心功能

emcee 的核心功能在于通过 OpenAPI 规范将 AI 客户端与外部 API 服务连接，实现工具的自动发现和调用。它支持多种身份验证方式，包括 Bearer 和 Basic 认证，并允许用户通过配置文件自定义日志级别、缓存路径等参数。

emcee 还提供了 JSON-RPC 接口，允许开发者通过标准的 RPC 协议与工具进行交互。此外，它支持调试工具，如 MCP 检查器，帮助开发者验证和调试工具调用过程。

emcee 的另一个重要功能是支持 Docker 安装，使得部署和运行更加便捷。用户可以通过命令行或配置文件灵活控制工具的行为。

安装方法

emcee 可以通过多种方式进行安装，包括直接下载、使用 npm 安装，以及通过 Docker 容器部署。

• 从 GitHub 克隆仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/loopwork-ai/emcee
npm install

• 使用 Docker 安装：

docker pull loopworkai/emcee:latest

• 下载并解压最新版本：

下载地址：https://github.com/loopwork-ai/emcee/releases

安装完成后，可以通过以下命令验证安装是否成功：

emcee --version

使用方法

emcee 提供了丰富的命令行接口，用户可以通过命令行调用工具、查看工具列表、指定配置文件运行等。

• 列出所有可用工具：

emcee tools/list

• 调用特定工具：

emcee tools/call --name tool_name --arguments '{"argument_key": "argument_value"}'

• 指定配置文件运行：

emcee --config /path/to/config.yaml tools/list

配置文件默认路径为 $HOME/.config/emcee/config.yaml，用户也可以自定义配置文件路径。

使用示例

以下是一些 emcee 的使用示例，帮助用户快速上手。

• 基本用法：启动 MCP 服务器并连接 OpenAPI 规范：

emcee https://example.com/swagger.json

• 使用 Bearer 令牌身份验证连接受保护的 API：

emcee --bearer-auth my-token https://api.example.com/openapi.json

• 使用 JSON-RPC 接口调用工具：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "example_tool",
    "arguments": {
      "input_key": "input_value"
    }
  },
  "id": 1
}

• 使用 MCP 检查器调试工具：

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
emcee-inspector emcee --port 5173

访问 http://localhost:5173 查看调试信息。

配置说明

emcee 支持通过配置文件自定义运行参数，如日志级别、缓存路径等。

log_level: info
cache_dir: $HOME/.cache/emcee

用户可以通过 --config 参数指定配置文件路径。

使用场景

emcee 适用于需要将 AI 客户端与外部 API 服务集成的场景，例如：

• 将 Claude Desktop 连接到企业内部的 API 服务，实现自动化数据查询和处理。
• 通过 OpenAPI 规范快速构建 AI 工具链，提升开发效率。
• 在开发和调试过程中，使用 JSON-RPC 接口与工具进行交互。
• 通过 MCP 检查器验证工具调用的正确性和性能。

注意事项

在使用 emcee 时，需要注意以下几点：

• 确保 API 服务的 OpenAPI 规范文件正确且可访问。
• 身份验证凭据应妥善保管，建议使用 1Password 等工具进行管理。
• emcee 不存储任何 API 数据，所有工具访问都需要用户明确批准。
• 如果需要限制暴露的 API 端点，可以通过过滤 OpenAPI 规范或使用中间件实现。

emcee 是一个功能强大且灵活的工具，能够帮助开发者和 AI 用户快速集成外部服务，提升工作效率。