🚀 Awesome-MCP-Scaffold

生产级 MCP 服务器开发脚手架 - 专为 Cursor IDE 优化的快速开发解决方案

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🎯 项目定位

Awesome-MCP-Scaffold 是一个开箱即用的 MCP 服务器开发脚手架，让你能够：

• 🚀 5分钟启动：从零到运行的完整 MCP 服务器
• 🤖 10分钟MCP开发：内置提示词和范例，基于 Cursor IDE 一句话完成MCP Server tools开发
• 🏭 生产级架构：经过验证的高性能部署方案
• 📚 最佳实践内置：遵循官方 MCP SDK v1.11.0 规范
• ⭐ outputSchema 支持：所有工具默认支持结构化输出和 JSON Schema 自动生成

✨ 核心优势

🔥 专为 Cursor 优化

• 智能规则系统：内置用户Rules Cursor_User_Rules.md和 3 套项目 .cursor/rules 配置
• AI 代码生成：一句话自动生成 Tools、Resources、Prompts，并自动生成测试用例
• 上下文感知：AI 助手理解 MCP 开发模式
• 错误自动修复：智能识别并修复常见问题

⚡ 开箱即用的完整功能

• 24+ 示例工具：计算器、文本处理、文件操作等，全部支持 outputSchema
• 结构化响应：所有工具返回 Pydantic 模型，自动生成 JSON Schema
• 多种资源类型：系统信息、配置数据等
• 提示模板：代码审查、数据分析等场景
• REST API 端点：支持外挂完整的 HTTP API 支持，便于与不支持MCP的平台对接

🏗️ 生产级架构

• Streamable HTTP 优先：最新传输协议，3-5倍性能提升
• Docker 优化：多进程部署，智能资源管理
• 负载均衡：Nginx 配置，支持水平扩展
• 监控集成：Prometheus + Grafana 开箱即用

🚀 5分钟快速开始

1. 克隆脚手架

# 使用脚手架创建新项目
git clone https://github.com/WW-AI-Lab/Awesome-MCP-Scaffold.git my-mcp-server
cd my-mcp-server

# 创建虚拟环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 启动开发服务器

# 开发模式 (stdio)
python run.py

# HTTP 模式 (推荐)
python run.py --transport streamable-http --port 8000

# 使用 FastMCP CLI
fastmcp dev run.py

3. 验证MCP服务器

# MCP协议测试 - 获取工具列表
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' | python run.py

# MCP协议测试 - 获取资源列表  
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"resources/list"}' | python run.py

# MCP协议测试 - 调用计算器工具
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"calculator","arguments":{"expression":"2+3*4"}}}' | python run.py

# HTTP模式下的MCP端点测试
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

4. 在 Cursor 中开发

1. 打开项目：在 Cursor 中打开项目文件夹
2. AI 助手激活：Cursor 自动加载 .cursor/rules 配置
3. 开始开发：按 Cmd/Ctrl+K 输入需求，AI 自动生成代码

📁 脚手架结构

awesome-mcp-scaffold/
├── 🎯 核心架构
│   ├── server/                 # MCP 服务器核心
│   │   ├── main.py            # FastMCP 主实例
│   │   ├── config.py          # 配置管理
│   │   ├── tools/             # 工具实现 (12+ 示例)
│   │   ├── resources/         # 资源实现
│   │   ├── prompts/           # 提示模板
│   │   └── routes/            # REST API 路由
│   └── run.py                 # 启动入口
│
├── 🤖 Cursor 集成
│   └── .cursor/rules/         # AI 规则配置
│       ├── mcp-development-guide.mdc
│       ├── streamable-http-production.mdc
│       └── mcp-testing-patterns.mdc
│
├── 🏭 生产部署
│   ├── Dockerfile             # 生产级容器配置
│   ├── docker-compose.yml     # 多环境部署
│   ├── docker-entrypoint.sh   # 智能启动脚本
│   └── deploy/                # 部署配置
│       ├── nginx/             # 负载均衡
│       └── kubernetes/        # K8s 配置
│
├── 📚 文档指南
│   ├── docs/GETTING_STARTED.md
│   ├── docs/CURSOR_GUIDE.md
│   ├── docs/DOCKER_OPTIMIZATION.md
│   └── docs/BEST_PRACTICES.md
│
└── 🧪 测试验证
    ├── tests/                 # 完整测试套件
    ├── Makefile              # 开发命令
    └── pyproject.toml        # 项目配置

🤖 Cursor AI 开发体验

智能代码生成

创建新工具 - 在 Cursor 中按 Cmd/Ctrl+K：

"创建一个天气查询工具，支持城市名和坐标查询，一步一步努力完成目标"

AI 自动生成：

@mcp.tool(title="Weather Query", desc

... [View full README on GitHub](https://github.com/WW-AI-Lab/Awesome-MCP-Scaffold#readme)