mcpcodeserver MCP Server

mcpcodeserver

一个模型上下文协议（MCP）代理服务器，可将工具调用转换为 TypeScript 代码生成。LLM 无需反复进行多次工具调用，而是可以编写 TypeScript 代码自然地调用多个工具，从而减少令牌开销，并利用 LLM 卓越的代码生成能力。

❌ 未使用 mcpcodeserver 时

LLM 进行多次顺序工具调用，消耗令牌且难以处理复杂工作流：

• ❌ LLM 与工具之间多次往返
• ❌ 复杂的工具调用序列容易出错
• ❌ 数据难以在工具之间传递
• ❌ 错误处理和控制流能力有限

✅ 使用 mcpcodeserver 后

LLM 编写 TypeScript 代码自然地调用多个工具：

• ✅ 编写代码按顺序调用多个工具
• ✅ 自然地使用变量、循环和条件语句
• ✅ 通过 try/catch 实现更好的错误处理
• ✅ 通过合并操作减少令牌使用量
• ✅ 利用 LLM 强大的代码生成能力

快速开始

1. 在您的 MCP 客户端中安装 mcpcodeserver（参见下方安装部分）
2. 创建一个 mcp.json 配置文件，包含您的子 MCP 服务器
3. 开始使用 - 您的 LLM 现在可以生成并执行调用工具的 TypeScript 代码

// Instead of multiple tool calls, write code like this:
const files = await filesystem.list_directory({ path: "/tmp" });
const results = await Promise.all(
  files.map(file => filesystem.read_file({ path: file.path }))
);
return results.filter(content => content.includes("important"));

概述

mcpcodeserver 是一个独特的 MCP 服务器，它可以：

• 作为 MCP 客户端连接到一个或多个子 MCP 服务器
• 发现所有子服务器的工具
• 向父 LLM 客户端暴露三个强大的工具：
  1. list_servers - 列出连接到此 MCP 服务器的所有可用子服务器
  2. get_tool_definitions - 返回已发现工具的 TypeScript 类型定义（可选择按服务器过滤）
  3. generate_and_execute_code - 在沙箱中生成并执行调用这些工具的 TypeScript 代码

这种架构允许 LLM 通过编写代码来编排复杂的多工具工作流，而不是进行顺序工具调用，这对于现代语言模型来说通常更高效、更自然。

相关研究与工作

此方法受到近期研究的启发，这些研究表明 LLM 在生成可执行代码时比直接进行工具调用表现更好：

• CodeAct: Your LLM Agent Acts Better when Generating Code（Apple，ICML 2024）- 证明 LLM 代理在使用可执行 Python 代码作为统一动作空间时，成功率比使用预定义工具调用格式高出 20%。

• Cloudflare Code Mode - 一个类似的实现，将 MCP 工具转换为 TypeScript API，表明“LLM 更擅长编写代码来调用 MCP，而不是直接调用 MCP。”

这些研究的关键见解是，LLM 在真实世界代码方面接受了大量训练，但对合成工具调用格式的接触有限，这使得代码生成成为复杂代理工作流更自然、更有效的方法。

为什么使用它？

传统工具调用的问题

• LLM 与工具之间的多次往返消耗令牌
• LLM 通常难以处理复杂的工具调用序列
• 每次工具调用都需要理解 JSON schema 并进行格式化
• 数据难以在不经过 LLM 的情况下在工具之间传递

代码生成解决方案

• 编写 TypeScript 代码按顺序调用多个工具
• 自然地使用变量、循环和条件语句
• 通过 try/catch 实现更好的错误处理
• 通过合并操作减少令牌使用量
• 利用 LLM 强大的代码生成能力

动态工具发现

mcpcodeserver 自动监控子 MCP 服务器的工具变化，并在工具添加、移除或修改时通知父客户端：

• 自动刷新：每 30 秒检查一次工具变化
• 实时通知：向父客户端发送 notifications/tools/list_changed
• 动态更新：工具定义和摘要自动更新
• 无需手动刷新：父 LLM 接收通知以刷新其工具知识

这确保了父 LLM 始终拥有最新的工具定义，无需手动干预。

服务器过滤

为了减少上下文窗口使用并提高专注度，mcpcodeserver 支持按特定服务器过滤工具定义：

• 列出可用服务器：使用 list_servers 查看所有连接的子服务器
• 过滤工具定义：使用 get_tool_definitions 并配合 server_names 参数，仅获取特定服务器的工具
• 减少冗余：获取聚焦的 TypeScript 定义，避免 LLM 上下文窗口过载
• 方法命名空间：所有生成的函数都带有服务器名称前缀（例如 pizzashop_create_pizza、filesystem_read_file）

使用示例：

// List available servers
const servers = await list_servers({});
// Returns: ["pizzashop", "filesystem", "memory"]

// Get all tool definitions
const allTools = await get_tool_definitions({});

// Get only pizzashop tools
const pizzashopTools = await get_tool_definitions({
  server_names: ["pizzashop"]
});

高级 MCP 功能

当父服务器和子服务器都支持时，mcpcodeserver 支持传递高级 MCP 协议功能：

• Elicitation：子服务器可以在工具执行期间请求用户输入，该请求会传递给父客户端
• Roots：列出并聚合所有子服务器的根，提供可用资源的统一视图
• Sampling：使 LLM 采样请求能够传递给子服务器，以实现高级 AI 功能

这些功能会自动向父客户端公布，并在底层子 MCP 服务器支持时无缝工作。

快速开始

使用 npx 立即尝试（无需安装）：

# From GitHub
npx github:zbowling/mcpcodeserver --help

# Or when published to npm
npx mcpcodeserver --help

🛠️ 安装

要求

• Node.js >= v18.0.0
• Cursor、Claude Code、VSCode、Windsurf 或其他 MCP 客户端

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 为任何客户端自动安装 mcpcodeserver：

npx -y @smithery/cli@latest install mcpcodeserver --client <client-name> --key <smithery-key>

在 Cursor 中安装

前往：Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server

推荐将以下配置粘贴到您的 Cursor ~/.cursor/mcp.json 文件中。您也可以通过创建项目文件夹中的 .cursor/mcp.json 在特定项目中安装。

Cursor 一键安装

Cursor 本地服务器连接

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

Cursor 远程服务器连接（如果您设置了 HTTP 传输）

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

在 Claude Code 中安装

运行此命令。更多信息请参阅 Claude Code MCP 文档。

Claude Code 本地服务器连接

claude mcp add mcpcodeserver -- npx -y mcpcodeserver --config /path/to/your/mcp.json

Claude Code 远程服务器连接

claude mcp add --transport http mcpcodeserver http://localhost:3000/mcp

在 VSCode 中安装

VSCode 一键安装

VSCode 手动配置

添加到您的 VSCode MCP 设置：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

在 Windsurf 中安装

Windsurf 一键安装

在 AI 编码助手中安装

对于 Continue、Cline 和 RooCode，添加到您的配置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

在 Amp 中安装

在终端中运行此命令。更多信息请参阅 Amp MCP 文档。

amp mcp add mcpcodeserver -- npx -y mcpcodeserver --config /path/to/your/mcp.json

在文本编辑器中安装

对于 Aider、Codium、Zed、Nova 和 Sublime Text，添加到您的配置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

在 Neovim 中安装

添加到您的 Neovim MCP 配置：

{
  mcpServers = {
    mcpcodeserver = {
      command = "npx",
      args = {"-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"}
    }
  }
}

在 Emacs 中安装

添加到您的 Emacs MCP 配置：

(setq mcp-servers
      '((mcpcodeserver
         :command "npx"
         :args ("-y" "mcpcodeserver" "--config" "/path/to/your/mcp.json"))))

在 JetBrains IDE 中安装

对于 IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm 和 Android Studio，添加到您的 MCP 设置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

在 AI 工具中安装

对于 Codeium、Tabnine、GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer，添加到您的 MCP 设置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

在云 IDE 中安装

对于 Replit、CodeSandbox、StackBlitz、GitPod、GitHub Codespaces、GitLab Web IDE 和 Bitbucket Cloud，添加到您的 MCP 设置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

在其他工具中安装

对于 Xcode、Fleet、Sourcegraph 和 JetBrains Gateway，添加到您的 MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

在远程开发中安装

对于远程开发环境，您也可以使用 HTTP 传输：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "url": "http://your-server:3000/mcp"
    }
  }
}

配置文件

创建一个 mcp.json 配置文件来定义您的子 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"],
      "env": { "DEBUG": "false" }
    },
    "memory": {
      "command": "npx", 
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    },
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": { "BRAVE_API_KEY": "your-api-key" }
    }
  }
}

开发环境安装

# Install dependencies (using Bun for faster performance)
bun install

# Or with npm
npm install

# Build the project
bun run build

# Test the built server
bun dist/index.js --help

注意：本项目使用 Bun 以获得更好的性能，但 npm/node 也可以正常工作。

🚨 故障排除

找不到模块错误

如果您遇到 ERR_MODULE_NOT_FOUND，请尝试使用 bunx 而不是 npx：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "bunx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

ESM 解析问题

对于类似 Error: Cannot find module 的错误，请尝试 --experimental-vm-modules 标志：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--node-options=--experimental-vm-modules", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

TLS/证书问题

使用 --experimental-fetch 标志绕过 TLS 相关问题：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--node-options=--experimental-fetch", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

一般 MCP 客户端错误

1. 尝试在包名中添加 @latest
2. 使用 bunx 作为 npx 的替代方案
3. 考虑使用 deno 作为另一个替代方案
4. 确保您使用 Node.js v18 或更高版本以获得原生 fetch 支持

配置问题

• 确保您的 mcp.json 文件是有效的 JSON
• 检查所有子服务器命令在您的 PATH 中是否可用
• 验证子服务器是否可以独立启动
• 检查配置文件路径的文件权限

使用 MCP Inspector 测试

npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx mcpcodeserver --config /path/to/your/mcp.json

💻 开发

CLI 参数

mcpcodeserver 接受以下 CLI 标志：

• --config <path> – MCP 配置文件的路径（默认：./mcp.json）
• --transport <stdio|http> – 使用的传输方式（默认为 stdio）。请注意，HTTP 传输会自动提供 HTTP 和 SSE 端点
• --port <number> – 使用 http 传输时监听的端口（默认 3000）
• --help – 显示帮助信息

使用 HTTP 传输和端口 8080 的示例：

npx mcpcodeserver --config /path/to/mcp.json --transport http --port 8080

使用 stdio 传输的示例：

npx mcpcodeserver --config /path/to/mcp.json --transport stdio

环境变量

您可以使用环境变量进行配置：

• MCP_CONFIG_PATH – MCP 配置文件的路径（替代 --config）
• MCP_TRANSPORT – 传输类型（替代 --transport）
• MCP_PORT – HTTP 传输的端口号（替代 --port）

使用环境变量的示例：

# .env
MCP_CONFIG_PATH=/path/to/your/mcp.json
MCP_TRANSPORT=stdio

使用环境变量的 MCP 配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver"],
      "env": {
        "MCP_CONFIG_PATH": "/path/to/your/mcp.json"
      }
    }
  }
}

注意： 当同时提供 CLI 标志和环境变量时，CLI 标志优先。

本地开发配置

对于本地开发，您可以直接运行 TypeScript 源代码：

{
  "mcpServers": {
    "mcpcodeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/path/to/mcpcodeserver/src/index.ts", "--config", "/path/to/your/mcp.json"]
    }
  }
}

运行模式

Stdio 模式（默认）

服务器默认以 stdio 模式运行，非常适合与 Claude Desktop 等 MCP 客户端集成：

# Run in stdio mode
npx mcpcodeserver --config mcp.json

# Or with custom config path
npx mcpcodeserver --config /path/to/your/mcp.json

HTTP 模式

对于调试、测试或与基于 Web 的 MCP 客户端集成，您可以以 HTTP 模式运行服务器：

# Run in HTTP mode on default port 3000
npx mcpcodeserver --http --config mcp.json

# Run on custom port and host
npx mcpcodeserver --http --port 8080 --host 0.0.0.0 --config mcp.json

在 HTTP 模式下运行时，服务器将在以下地址可用：

• 服务器 URL：http://localhost:3000/mcp（或您自定义的主机:端口）
• MCP Inspector：使用 npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:3000/mcp 进行调试和测试

MCP Inspector 集成

MCP Inspector 是调试和测试 MCP 服务器的强大工具。在 HTTP 模式下运行时，您可以使用它来：

• 检查可用工具及其 schema
• 交互式测试工具调用
• 调试资源访问和提示
• 监控实时通知

# Start the server in HTTP mode
npx mcpcodeserver --http --config mcp.json

# In another terminal, start the MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:3000/mcp

# Or use the shorthand script (includes all example servers)
npm run inspector

Inspector 将在您的浏览器中打开，并提供一个完整的界面来探索和测试您的 MCP 服务器。

注意：npm run inspector 命令使用 mcp-test.json，其中包含来自官方示例的 8 个 MCP 服务器（共 67 个工具），包括基于 TypeScript（npx）和 Python（uvx）的服务器。

配置

创建一个 mcp.json 文件，用于定义要连接哪些子 MCP 服务器。该文件遵循标准的 MCP 客户端配置格式：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"],
      "env": {
        "DEBUG": "false"
      }
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-token-here"
      }
    },
    "weather": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

配置选项

每个服务器条目支持：

对于 stdio 传输：

• command（必需）- 要执行的命令（例如 "node"、"python"、"npx"）
• args（可选）- 传递给命令的参数数组
• env（可选）- 子进程的环境变量

对于 HTTP/SSE 传输：

• url（必需）- HTTP 端点 URL
• transport - 设置为 "sse" 以使用服务器发送事件

用法

启动服务器

# Use default config (./mcp.json)
mcpcodeserver

# Use custom config location
mcpcodeserver --config /path/to/custom-mcp.json

# Show help
mcpcodeserver --help

作为 MCP 服务器使用

在你的 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Claude Code、Cline 等）中配置 mcpcodeserver：

使用 npx（推荐 - 无需安装）：

{
  "mcpServers": {
    "codeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/mcp.json"]
    }
  }
}

从 GitHub 安装（立即可用）：

{
  "mcpServers": {
    "codeserver": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:zbowling/mcpcodeserver", "--config", "/path/to/mcp.json"]
    }
  }
}

使用其他包管理器：

// yarn
{ "command": "yarn", "args": ["dlx", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/mcp.json"] }

// pnpm
{ "command": "pnpm", "args": ["dlx", "mcpcodeserver", "--config", "/path/to/mcp.json"] }

// bun
{ "command": "bunx", "args": ["mcpcodeserver", "--config", "/path/to/mcp.json"] }

更多配置示例和 MCP 客户端特定设置，请参阅 examples/。

工具 1：get_tool_definitions

此工具返回所有从子服务器发现的工具的 TypeScript 类型定义。

输入：

• include_examples（可选布尔值）- 是否包含使用示例

示例：

// Call the tool (in your MCP client)
get_tool_definitions({ include_examples: true })

输出： 返回包含接口和函数声明的 TypeScript 代码：

/**
 * Auto-generated TypeScript definitions for MCP tools
 */

interface ToolResult {
  content: Array<{
    type: string;
    text?: string;
    // ...
  }>;
  isError?: boolean;
}

/**
 * Read contents of a file
 * Server: filesystem
 * Tool: read_file
 */
interface ReadFileParams {
  path: string;
}

declare function filesystem_read_file(params: ReadFileParams): Promise<ToolResult>;

// ... more tool definitions

工具 2：generate_and_execute_code

此工具在沙箱中执行 TypeScript 代码，并可访问所有已发现的工具函数。

输入：

• code（必需字符串）- 要执行的 TypeScript/JavaScript 代码
• timeout（可选数字）- 最大执行时间（毫秒）（默认：30000，最大：300000）

示例：

// Call the tool with TypeScript code
generate_and_execute_code({
  code: `
    // Read multiple files and combine them
    const file1 = await filesystem_read_file({ path: "/tmp/file1.txt" });
    const file2 = await filesystem_read_file({ path: "/tmp/file2.txt" });

    const text1 = file1.content[0].text;
    const text2 = file2.content[0].text;

    console.log("File 1 length:", text1.length);
    console.log("File 2 length:", text2.length);

    return {
      combined: text1 + text2,
      totalLength: text1.length + text2.length
    };
  `
})

输出：

=== Console Output ===
File 1 length: 42
File 2 length: 38

=== Result ===
{
  "combined": "...",
  "totalLength": 80
}

沙箱环境

TypeScript 执行沙箱提供：

可用：

• 所有已发现的工具函数（作为异步函数）
• 控制台方法：console.log()、console.error()、console.warn()、console.info()
• 基本 JavaScript 全局对象：Math、JSON、Date、Array、Object、String、Number、Boolean
• Promise 和 async/await 支持
• 使用 try/catch 进行错误处理
• 定时器：setTimeout、setInterval、clearTimeout、clearInterval

不可用：

• Node.js 模块（fs、http、child_process 等）
• 文件系统访问（除非通过 MCP 工具）
• 网络访问（除非通过 MCP 工具）
• 进程信息

安全说明： 这不是一个完全安全的沙箱。VM 上下文提供了隔离，但并非无懈可击。仅执行受信任的代码。

错误处理

沙箱中的错误会被捕获并返回堆栈跟踪：

generate_and_execute_code({
  code: `
    try {
      const result = await filesystem_read_file({ path: "/nonexistent" });
      return result;
    } catch (error) {
      console.error("Failed to read file:", error.message);
      throw error; // Re-throw to surface to parent
    }
  `
})

使用 Claude Code 进行测试

想用 Claude Code 试用 mcpcodeserver？使用一键设置命令：

./setup-claude-code-test.sh

这将构建项目、安装测试依赖项，并准确显示需要添加到 Claude Code 配置中的内容。详细说明请参阅 TESTING_WITH_CLAUDE.md。

开发

# Install dependencies
bun install

# Build the project
bun run build

# Watch mode for development
bun run dev

# Run the server
bun start

# Run tests
bun test                # All tests
bun run test:unit       # Unit tests only
bun run test:integration # Integration tests (requires Python)

# Code quality
bun run lint            # Check linting
bun run format          # Format code
bun run typecheck       # Type checking

项目结构

详细的项目结构和组件文档请参阅 AGENTS.md。

使用场景

多文件操作

无需通过 LLM 进行多次工具调用，直接编写代码：

const files = ["/tmp/a.txt", "/tmp/b.txt", "/tmp/c.txt"];
const contents = await Promise.all(
  files.map(path => filesystem_read_file({ path }))
);
return contents.map(r => r.content[0].text);

数据转换

在工具调用之间处理数据，无需 LLM 干预：

const data = await api_fetch({ url: "https://api.example.com/data" });
const json = JSON.parse(data.content[0].text);
const filtered = json.items.filter(item => item.active);
return filtered.length;

条件逻辑

根据工具结果做出决策：

const exists = await filesystem_read_file({ path: "/tmp/config.json" });
if (exists.isError) {
  console.log("Config doesn't exist, using defaults");
  return { source: "defaults" };
} else {
  return { source: "file", config: JSON.parse(exists.content[0].text) };
}

错误恢复

优雅地处理错误，而不会中止整个工作流：

const results = [];
for (const path of ["/tmp/a.txt", "/tmp/b.txt", "/tmp/c.txt"]) {
  try {
    const content = await filesystem_read_file({ path });
    results.push({ path, success: true, data: content });
  } catch (error) {
    results.push({ path, success: false, error: error.message });
  }
}
return results;

上游 MCP 服务器集成

mcpcodeserver 可以与来自 Model Context Protocol 服务器仓库 的官方上游 MCP 服务器集成。这允许你将真实的、生产就绪的 MCP 服务器与自定义工具一起使用。

支持的上游服务器

• filesystem：文件系统操作（读取、写入、列出目录）
• memory：内存键值存储
• sqlite：SQLite 数据库操作
• github：GitHub API 集成
• brave-search：网页搜索功能
• fetch：HTTP 请求功能

配置示例

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    },
    "sqlite": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sqlite", "--db-path", "/tmp/test.db"]
    }
  }
}

测试上游集成

项目包含针对上游服务器集成的全面测试：

# Run upstream servers integration tests
bun tests/integration/run-upstream-tests.ts

# Or manually test with upstream config
npx mcpcodeserver --config tests/integration/upstream-test-config.json

跨服务器工作流

借助上游服务器，你可以创建强大的跨服务器工作流：

// Store database query results in memory and write to file
const queryResult = await sqlite_execute_sql({
  sql: "SELECT COUNT(*) as count FROM users"
});
const count = queryResult.content[0].text;

await memory_create({
  key: "user-count",
  value: count
});

await filesystem_write_file({
  path: "/tmp/user-count.txt",
  content: `Total users: ${count}`
});

限制

• 执行超时：最长 5 分钟（可配置，默认 30 秒）
• 内存：受 Node.js VM 上下文限制
• 执行之间无持久状态
• 无法 require/import 外部模块
• 不是安全沙箱 - 不要运行不受信任的代码

贡献

欢迎贡献！本项目使用以下技术构建：

• TypeScript 5.7+
• Node.js 18+
• MCP TypeScript SDK 1.20+
• Zod 用于验证

详细的贡献指南请参阅 CONTRIBUTING.md。

支持

如果你觉得这个项目有帮助，可以考虑请我喝杯咖啡！

许可证

MIT

资源

• Model Context Protocol 规范
• MCP TypeScript SDK
• MCP 服务器列表