MCPserve

Servidor MCP (Model Context Protocol) básico implementado em Python com FastAPI. Fornece ferramentas de IA para busca na web, tradução e otimização de prompts através do protocolo MCP HTTP.

🚀 Funcionalidades

Ferramentas Disponíveis

• 🏓 ping: Ferramenta básica que responde "pong" (implementada)
• 🌍 translate_deepl: Tradução avançada entre múltiplos idiomas usando DeepL API (planejado)

Recursos Avançados

• 📡 Protocolo MCP HTTP: Implementação completa do Model Context Protocol via HTTP
• 🐳 Containerização: Docker com Python 3.12 e uv para gerenciamento de dependências
• � Configuração: Sistema de configurações com Pydantic e variáveis de ambiente
• 📝 Logging Estruturado: Logs estruturados com structlog
• 🗄️ Cache: Sistema de cache com Redis (opcional) e fallback para memória

�️ Status do Projeto

✅ Implementado

• Servidor MCP HTTP básico funcional
• Endpoint /mcp com suporte aos métodos: initialize, tools/list, tools/call
• Ferramenta ping funcional
• Deploy automático no Smithery
• Configuração com API keys (DeepL)
• Sistema de cache inteligente
• Containerização com Docker

� Em Desenvolvimento

• Implementação das ferramentas completas (fetch, search, translate)
• Interface web de monitoramento
• Sistema de autenticação
• Rate limiting e segurança avançada

📋 Próximos Passos

1. Implementar ferramenta fetch para busca de conteúdo web
2. Implementar ferramenta search para pesquisa na web
3. Implementar ferramenta translate_deepl para tradução
4. Adicionar interface web de dashboard
5. Implementar sistema de autenticação e rate limiting
6. Adicionar testes automatizados
7. Documentação completa das APIs

📦 Instalação

Via PyPI (futuro)

pip install enhanced-mcp-server

Via Código Fonte

git clone https://github.com/your-org/enhanced-mcp-server.git
cd enhanced-mcp-server
pip install -e .[web,cache]

📦 Instalação

Via Smithery (Recomendado)

npx -y @smithery/cli install @dronreef2/MCPserve --client claude

Via Código Fonte

git clone https://github.com/dronreef2/MCPserve.git
cd MCPserve
pip install -e .

Docker

# Construir e executar
docker-compose up --build

# Apenas o servidor MCP
docker run mcpserve python -m enhanced_mcp_server.main

⚙️ Configuração

Configure as variáveis de ambiente no arquivo .env:

# API Keys (obrigatórias para funcionalidades específicas)
DEEPL_API_KEY=your_deepl_api_key_here

# Cache (opcional)
REDIS_URL=redis://localhost:6379

# Logging
LOG_LEVEL=INFO

# Web Interface
WEB_HOST=0.0.0.0
WEB_PORT=8001

# Segurança
ENABLE_AUTH=true
RATE_LIMIT_REQUESTS=100
RATE_LIMIT_WINDOW=60

🏃‍♂️ Execução

Modo MCP (stdio)

# Verificar configuração
python -m enhanced_mcp_server.main --check-config

# Executar servidor MCP
python -m enhanced_mcp_server.main

Interface Web

# Executar aplicação web
python -m enhanced_mcp_server.web.app

# Ou usar o script direto
enhanced-mcp-web

Acesse: http://localhost:8001

Docker

# Construir e executar
docker-compose up --build

# Apenas o servidor MCP
docker run enhanced-mcp-server python -m enhanced_mcp_server.main

🧪 Testes

# Todos os testes
pytest

# Testes específicos
pytest tests/test_tools.py
pytest tests/test_cache.py
pytest tests/test_auth.py

# Com cobertura
pytest --cov=enhanced_mcp_server --cov-report=html

📊 Monitoramento

Interface Web

• Dashboard: http://localhost:8001
• Health Check: http://localhost:8001/health
• Cache Stats: http://localhost:8001/cache/stats

Logs

# Visualizar logs em tempo real
tail -f logs/app.log

# Logs estruturados (JSON)
jq . logs/app.log

🏗️ Arquitetura

enhanced-mcp-server/
├── enhanced_mcp_server/
│   ├── core/           # Servidor MCP principal
│   ├── tools/          # Implementação das ferramentas
│   ├── prompts/        # Templates de otimização
│   ├── cache/          # Sistema de cache inteligente
│   ├── auth/           # Autenticação e autorização
│   ├── config/         # Configurações centralizadas
│   ├── utils/          # Utilitários (logging, etc.)
│   └── web/            # Interface web FastAPI
├── tests/              # Testes unitários e integração
├── templates/          # Templates HTML
├── static/             # Arquivos estáticos
└── docs/               # Documentação

⚡ Cache e Performance

Sistema de Cache Híbrido

• Redis: Cache distribuído de alta performance
• Memória: Fallback automático quando Redis indisponível
• TTL Inteligente: Tempos de vida diferentes por tipo de conteúdo
• Compressão: Resultados grandes são comprimidos automaticamente

Configuração de Cache

# Cache automático com decorador
@cache.cached(ttl=3600)
async def expensive_operation():
    return await api_call()

🔐 Segurança e Autenticação

Sistema de API Keys

from enhanced_mcp_server.auth import auth_manager

# Gerar nova chave
key = auth_manager.generate_api_key("user@example.com", role="user")

# Validar chave
user = auth_manager.validate_api_key(api_key)

Níveis de Acesso

• admin: Acesso completo ao sistema
• user: Acesso às ferramentas MCP
• readonly: Acesso apenas leitura

🌐 Publicação / Smithery

Deploy Automático

O projeto é automaticamente implantado no Smithery a partir de pushes na branch main. O deploy usa o smithery.yaml e a função factory enhanced_mcp_server.core.server:create_server.

Verificação Local

# Instalar Smithery CLI
npm install -g @smithery/cli

# Verificar configuração local
smithery inspect @dronreef2/MCPserve

# Executar servidor localmente para testes
smithery run @dronreef2/MCPserve --config '{"DEEPL_API_KEY":"your_key"}'

# Abrir playground para testes interativos
smithery playground --key your_smithery_key

Instruções de Deploy Manual (se necessário)

1. Configure Secrets no Smithery:

   • DEEPL_API_KEY: Chave da API DeepL (obrigatória para tradução)
   • REDIS_URL: URL do Redis (opcional, usa cache em memória se não definido)

2. Configure Environment Variables:

   • WEB_PORT: Porta do servidor (padrão: 8001)
   • LOG_LEVEL: Nível de logging (INFO, DEBUG, etc.)

3. Health Checks:

   • Configure liveness probe: GET /health
   • Configure readiness probe: GET /health

4. Recursos:

   • Memória recomendada: 512Mi
   • CPU: 0.5 vCPU
   • Porta exposta: 8001 (TCP)

Checklist para Publicação

• smithery.yaml configurado com server factory
• pyproject.toml com [tool.smithery] server
• Dockerfile multi-stage para build otimizado
• Endpoint /health para probes
• Secrets configurados (DEEPL_API_KEY)
• Testes básicos passando
• Logs estruturados habilitados

Desenvolvimento com Smithery CLI

# Iniciar servidor de desenvolvimento com hot-reload (usa smithery.config.js)
smithery dev --port 8001 --key your_dev_key

# Construir para produção
smithery build --out dist/server.cjs --transport shttp

# Testar instalação local
smithery install @dronreef2/MCPserve --client claude --config '{"DEEPL_API_KEY":"test_key"}'

Nota: O arquivo smithery.config.js está configurado para desenvolvimento local com o Smithery CLI, permitindo hot-reload e testes integrados.

🧪 Teste das Ferramentas

Exemplos de Uso

# Buscar conteúdo web
result = await fetch("https://example.com")

# Pesquisar na web
results = await search("tecnologia MCP")

# Traduzir texto
translation = await translate("Hello world", "en", "pt")

# Otimizar prompt
optimized = optimize_prompt("Como criar um servidor MCP?")

🤝 Contribuição

1. Fork o projeto
2. Crie uma branch: git checkout -b feature/nova-funcionalidade
3. Commit suas mudanças: git commit -am 'Adiciona nova funcionalidade'
4. Push para a branch: git push origin feature/nova-funcionalidade
5. Abra um Pull Request

Diretrizes

• Siga PEP 8 para código Python
• Adicione testes para novas funcionalidades
• Atualize a documentação
• Use commits semânticos

📄 Licença

MIT License - veja LICENSE para detalhes.

🙏 Agradecimentos

• yiGmMk/mcp-server - Inspiração inicial
• dronreef2/MCPserve - Base do projeto
• Model Context Protocol - Protocolo MCP
• Smithery - Plataforma de publicação

📞 Suporte

• Issues: GitHub Issues
• Discussions: GitHub Discussions
• Email: team@example.com

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