MCP Create 的 AI 智能体
借助动态创建、执行和实时进程管理，无缝管理您的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。集成 MCP Create，批量启动、监控和控制多个 MCP 子进程服务器，简化开发流程，提升 TypeScript 环境下的服务器编排效率。
动态 MCP 服务器创建与执行
可按需从模板快速创建新 MCP 服务器并进行管理。MCP Create 支持自动服务器配置与执行，帮助专注于 TypeScript 的开发者和团队实现可扩展、灵活的服务器环境。
- 即时服务器配置.
- 可通过模板快速创建新 MCP 服务器，全面掌控进程。
- 自动化服务器生命周期.
- 动态更新、重启和移除 MCP 服务器，优化资源利用。
- 工具执行支持.
- 在子 MCP 服务器上运行和管理自定义工具，提升自动化能力。
- 原生 TypeScript 支持.
- 针对 TypeScript 优化，未来将支持 JavaScript 与 Python。
集中化 MCP 生态管理
在统一服务下编排多个 MCP 服务器。MCP Create 作为中央枢纽，简化整个 MCP 服务器生态的监控、进程管理与工具执行。
- 统一指挥中心.
- 通过单一界面或配置管理所有 MCP 服务器及其工具。
- 服务器与工具清单.
- 轻松列举、查询和管理运行中的服务器与可用工具。
- 简化服务器清理.
- 轻松移除不必要或过时的 MCP 服务器，优化技术栈。
安全高效的 MCP 运维
MCP Create 集成了强大的安全与资源管理机制，包括执行沙箱、进程监控与资源限制。保障大规模 MCP 服务器运行的安全、高效与可靠。
- 沙箱执行.
- 通过隔离代码执行环境，降低风险。
- 资源限制.
- 可针对每个 MCP 服务器进程控制内存、CPU 与文件使用。
- 进程监控.
- 自动检测并终止失控或僵尸进程。
MCP 集成
可用的 Create Server MCP 集成工具
以下工具作为 Create Server MCP 集成的一部分提供：
- create-server-from-template
通过指定目标编程语言，从模板创建新的 MCP 服务器。
- execute-tool
在运行中的 MCP 服务器上执行特定工具，可根据需求传递参数实现动态任务。
- get-server-tools
获取指定 MCP 服务器的可用工具列表，了解其能力。
- delete-server
移除并终止运行中的 MCP 服务器实例，释放资源并管理服务器池。
- list-servers
获取由该服务管理的所有正在运行的 MCP 服务器列表。
轻松实现动态 MCP 服务器管理
快速创建、管理和编排您的 Model Context Protocol 服务器，轻松体验无缝集成、强大工具和可扩展的服务器编排——只需几步操作。
什么是 Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) 是一项开放标准，旨在为 AI 应用提供无缝、安全、标准化的外部工具、数据源与工作流访问能力。MCP 让 AI 系统突破内置知识，连接到如 GitHub、Google Drive、Slack 等流行应用的预置或定制服务器。借助 MCP，企业可让 AI 模型访问实时数据、执行任务，并通过提供最新上下文信息，实现更丰富、更相关的智能响应。该协议设计简洁、灵活且可扩展，促进了 AI 客户端与工具间的互操作生态发展。
能力
Model Context Protocol 能做什么
借助 Model Context Protocol，您可以打通 AI 应用与外部世界。该协议让您通过 MCP 服务器集成各类工具与资源，实现连接、聚合和自动化工作流。主要能力包括：
- 集成热门工具
- 无缝连接 AI 模型与 GitHub、Google Drive、Slack 等主流平台，提升生产力。
- 统一数据源
- 聚合并标准化多源数据，让 AI 可访问和推理实时、相关的信息。
- 自动化复杂流程
- 构建自定义服务器或使用预置服务器，让 AI 应用直接自动化业务流程和任务。
- 扩展与定制集成
- 通过开放的 MCP 框架，轻松扩展到多台服务器，并针对组织需求灵活定制集成。
- 丰富 AI 响应
- 向 AI 模型提供最新、可用的上下文信息，提升模型输出的丰富性与相关性。
什么是 Model Context Protocol (MCP)
AI 智能体借助 Model Context Protocol 获得安全、标准化的最新资源、工具和数据访问能力，能基于实时上下文执行任务、获取信息并生成更具实用价值的响应，让其在真实场景下更加强大。