MCP-Creator-MCP

Crie novos servidores MCP usando fluxos de trabalho guiados por IA e modelos inteligentes.

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Documentação

MCP-Creator-MCP 🚀

Um servidor meta-MCP que democratiza a criação de servidores MCP por meio de fluxos de trabalho guiados por IA e templates inteligentes.

Transforme ideias vagas em servidores MCP prontos para produção com o mínimo de esforço cognitivo e o máximo de elegância estrutural.

🎯 Visão

Criar servidores MCP deve ser tão simples quanto descrever o que você deseja. O MCP Creator preenche a lacuna entre ideia e implementação, fornecendo orientação inteligente, templates comprovados e fluxos de trabalho simplificados.

✨ Recursos Principais

  • 🤖 Criação Guiada por IA: Obtenha sugestões inteligentes e melhores práticas adaptadas ao seu caso de uso
  • 📚 Biblioteca de Templates: Coleção selecionada de padrões comprovados de servidores MCP
  • 🔄 Mecanismo de Fluxo de Trabalho: Salve e reutilize fluxos de trabalho de criação para resultados consistentes
  • 🎨 Interface Gradio: Interface web amigável para gerenciamento visual de servidores
  • 🔧 Suporte a Múltiplas Linguagens: Python, Gradio e ecossistema de linguagens em expansão
  • 📊 Monitoramento Integrado: Verificações de saúde do servidor e visibilidade operacional
  • 🛡️ Melhores Práticas: Validação automatizada e recomendações de segurança

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🚀 Início Rápido

Pré-requisitos

  • Python 3.10 ou superior
  • Gerenciador de pacotes uv
  • Claude Desktop (para integração MCP)

Instalação

# Clone and set up the project
git clone https://github.com/angrysky56/mcp-creator-mcp.git
cd mcp-creator-mcp

# Create and activate virtual environment
uv venv --python 3.12 --seed
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
uv add -e .

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys (see Configuration section)

Uso Básico

Opção 1: Como Servidor MCP (Recomendado)

  1. Configure o Claude Desktop:

    # Copy the example config
cp example_mcp_config.json ~/path/to/claude_desktop_config.json
# Edit paths and API keys as needed

  2. Comece a usar no Claude Desktop:

    • Reinicie o Claude Desktop
    • Use ferramentas como create_mcp_server, list_templates, get_ai_guidance

Opção 2: Interface Autônoma

# Launch the Gradio interface
uv run gradio_interface.py

# Or use the CLI
uv run mcp-creator-gui

📖 Configuração

Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env com suas configurações:

# AI Model Providers (at least one required for AI guidance)
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

# MCP Creator Settings
DEFAULT_OUTPUT_DIR=./mcp_servers
LOG_LEVEL=INFO

# Gradio Interface
GRADIO_SERVER_PORT=7860
GRADIO_SHARE=false

Integração com Claude Desktop

  1. Edite sua configuração do Claude Desktop (geralmente em ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):
{
  "mcpServers": {
    "mcp-creator": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-creator-mcp",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}
  1. Reinicie o Claude Desktop

🛠️ Exemplos de Uso

Criando Seu Primeiro Servidor MCP

# In Claude Desktop, ask:
"Create an MCP server called 'weather_helper' that provides weather data and forecasts"

# Or use the tool directly:
create_mcp_server(
    name="weather_helper",
    description="Provides weather data and forecasts",
    language="python",
    template_type="basic",
    features=["tools", "resources"]
)

Obtendo Orientação de IA

# Ask for specific guidance:
get_ai_guidance(
    topic="security",
    server_type="database"
)

# Or access guidance resources:
# Use resource: mcp-creator://guidance/sampling

Gerenciando Templates

# List available templates
list_templates()

# Filter by language
list_templates(language="python")

🏗️ Arquitetura

Princípios Fundamentais

  • Simplicidade: Cada componente tem uma responsabilidade única e clara
  • Previsibilidade: Padrões consistentes reduzem a carga cognitiva
  • Extensibilidade: Design modular permite fácil personalização
  • Confiabilidade: Tratamento abrangente de erros e degradação graciosa

Visão Geral dos Componentes

├── src/mcp_creator/
│   ├── core/              # Core server functionality
│   │   ├── config.py      # Clean configuration management
│   │   ├── template_manager.py  # Template system
│   │   └── server_generator.py # Server creation engine
│   ├── workflows/         # Workflow management
│   ├── ai_guidance/       # AI assistance system
│   └── utils/             # Shared utilities
├── templates/             # Template library
├── ai_guidance/           # Guidance content
└── mcp_servers/          # Generated servers (default)

📚 Sistema de Templates

Templates Disponíveis

  • Python Básico: Fundação limpa e bem estruturada
  • Python com Recursos: Padrões de integração com banco de dados e API
  • Python com Amostragem: Capacidades de servidor aprimoradas por IA
  • Interface Gradio: UI interativa com integração MCP

Criando Templates Personalizados

Os templates usam Jinja2 com abstrações limpas:

# Template structure
templates/languages/{language}/{template_name}/
├── metadata.json          # Template configuration
├── template.py.j2        # Main template file
└── README.md.j2          # Documentation template

🔄 Sistema de Fluxo de Trabalho

Salvando Fluxos de Trabalho

save_workflow(
    name="Database MCP Server",
    description="Complete database integration workflow",
    steps=[
        {
            "id": "collect_requirements",
            "type": "input",
            "config": {"fields": ["db_type", "connection_string"]}
        },
        {
            "id": "security_review",
            "type": "ai_guidance",
            "config": {"topic": "database_security"}
        },
        {
            "id": "generate_server",
            "type": "generation",
            "config": {"template": "python:database"}
        }
    ]
)

🔧 Desenvolvimento

Estrutura do Projeto

O código-fonte segue princípios de arquitetura limpa:

  • Separação de Preocupações: Cada módulo tem uma responsabilidade única
  • Injeção de Dependência: Componentes são fracamente acoplados
  • Limites de Erro: Tratamento gracioso de falhas em todo o sistema
  • Segurança de Tipos: Dicas de tipo abrangentes e validação

Adicionando Novos Templates

  1. Crie o diretório do template: templates/languages/{lang}/{name}/
  2. Adicione metadata.json com a configuração do template
  3. Crie template.{ext}.j2 com o template Jinja2
  4. Teste com o gerenciador de templates

Contribuindo

  1. Faça um fork do repositório
  2. Crie um branch de funcionalidade com nome descritivo
  3. Siga os padrões e estilos de código existentes
  4. Adicione testes para novas funcionalidades
  5. Envie um pull request com descrição clara

🛡️ Segurança e Melhores Práticas

Proteções Integradas

  • Validação de Entrada: Todas as entradas do usuário são validadas e sanitizadas
  • Gerenciamento de Processos: Limpeza adequada evita vazamentos de recursos
  • Tratamento de Erros: Falha graciosa com mensagens úteis
  • Registro de Logs: Visibilidade operacional abrangente

Práticas Recomendadas

  • Use variáveis de ambiente para dados sensíveis
  • Implemente limitação de taxa para implantações em produção
  • Realize auditorias regulares de segurança nos servidores gerados
  • Monitore o desempenho do servidor e o uso de recursos

🐛 Solução de Problemas

Problemas Comuns

O servidor não inicia:

# Check dependencies
uv add -e .

# Verify configuration
cat .env

# Check logs
tail -f logs/mcp-creator.log

Integração com Claude Desktop:

# Verify config file syntax
python -m json.tool claude_desktop_config.json

# Check server connectivity
python main.py --test

Erros de template:

# List available templates
uv run python -c "from src.mcp_creator import TemplateManager; print(TemplateManager().list_templates())"

📊 Monitoramento e Operações

Verificações de Saúde

O servidor fornece monitoramento de saúde integrado:

  • Rastreamento de uso de recursos
  • Monitoramento de taxa de erros
  • Métricas de desempenho
  • Validação de templates

Registro de Logs

Todas as operações são registradas em stderr (conformidade MCP):

# View logs in real-time
python main.py 2>&1 | tee mcp-creator.log

🚀 O Que Vem a Seguir?

  • Expansão para múltiplas linguagens: Templates em TypeScript, Go, Rust
  • Implantação em nuvem: Integração com as principais plataformas de nuvem
  • Recursos de colaboração: Fluxos de trabalho em equipe e compartilhamento de templates
  • IA avançada: Geração e otimização aprimoradas de código
  • Marketplace: Ecossistema de templates e fluxos de trabalho da comunidade

📝 Licença

Licença MIT - consulte LICENSE para detalhes.

🤝 Contribuindo

Aceitamos contribuições! Consulte CONTRIBUTING.md para diretrizes.

💬 Suporte

Feito com ❤️ para a comunidade MCP

O MCP Creator torna integrações sofisticadas de IA acessíveis a todos, desde entusiastas até equipes empresariais.