Sentice MCP Server
Provides user balance information by connecting to a backend service through the users_balance tool. Built with TypeScript and Express for retrieving financial data.
README
Sentice MCP Server
Овој проект е Model-Context-Protocol (MCP) сервер изграден со TypeScript, Express и официјалниот MCP SDK. Дизајниран е да работи во Docker околина заедно со mcp-inspector за лесно тестирање и дебагирање.
Серверот изложува алатка (users_balance) која комуницира со посебен backend сервис за преземање на податоци.
Предуслови
Како да се започне?
1. Креирај .env датотека
Во основниот директориум на проектот, креирај датотека со име .env. Оваа датотека ќе ги содржи твоите локални околински променливи.
# .env
# URL-то на твојот Adonis backend сервис
BACKEND_URL=http://backend:3000/api
Забелешка: Вредноста http://backend:3000/api е точна доколку твојот backend сервис се вика backend во истата Docker мрежа. Ако го стартуваш локално, смени ја со соодветната адреса (на пр. http://localhost:3333/api).
2. Изгради и стартувај со Docker
Користи Docker Compose за да ги изградиш Docker images и да ги стартуваш сервисите:
docker-compose up --build
Оваа команда ќе го направи следново:
- Ќе го изгради
mcp-serverDocker image-от. - Ќе го стартува
sentice-mcpконтејнерот. - Ќе го стартува
mcp-inspectorконтејнерот.
Сервиси
-
MCP Server (
sentice-mcp)- Работи на порта
3000. - MCP ендпоинтот е достапен на
http://localhost:3000/mcp. - Health check ендпоинтот е на
http://localhost:3000/health.
- Работи на порта
-
MCP Inspector (
mcp-inspector)- Корисничкиот интерфејс е достапен на http://localhost:6274.
- Прокси серверот работи на порта
6277.
Кога ќе го отвориш инспекторот, поврзи го со mcp-server користејќи го следново URL: http://sentice-mcp:3000/mcp.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
E2B
Using MCP to run code via e2b.