เครื่องมือ MCP
เครื่องมือ Model Context Protocol 95+ รายการสำหรับการรวม Claude อย่างราบรื่น
การรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับ GitHub, Docker, browser automation, databases และอื่นๆ เชื่อมต่อ Adverant Nexus กับ Claude Desktop หรือ Claude Code ในไม่กี่นาที
MCP คืออะไร?
Model Context Protocol (MCP) เป็นมาตรฐานเปิดสำหรับเชื่อมต่อโมเดล AI กับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอก คิดว่าเป็นอะแดปเตอร์สากลที่ให้ Claude โต้ตอบกับแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล และบริการของคุณ
รวมระบบอย่างรวดเร็ว
เชื่อมต่อในไม่กี่นาที ไม่ใช่หลายวัน
ปลอดภัยโดยค่าเริ่มต้น
การยืนยันตัวตนและสิทธิ์ในตัว
ขยายได้
สร้างเครื่องมือกำหนดเองได้ง่าย
หมวดหมู่เครื่องมือ
การรวม GitHub
30+ เครื่องมือการดำเนินงาน GitHub ครบวงจร รวมถึง repositories, issues, pull requests, reviews และการค้นหาโค้ด
เครื่องมือเด่น:
create_repositoryfork_repositorycreate_pull_requestmerge_pull_requestcreate_issueupdate_issueadd_issue_commentcreate_branch+6 เพิ่มเติมการดำเนินงาน Filesystem
15+ เครื่องมืออ่าน เขียน แก้ไข และจัดการไฟล์และไดเรกทอรีพร้อมความสามารถในการค้นหาขั้นสูง
เครื่องมือเด่น:
read_text_fileread_media_fileread_multiple_fileswrite_fileedit_filecreate_directorylist_directorydirectory_tree+3 เพิ่มเติมBrowser Automation
20+ เครื่องมือการควบคุมเบราว์เซอร์เต็มรูปแบบด้วย Playwright รวมถึงการนำทาง การโต้ตอบ และการจับภาพหน้าจอ
เครื่องมือเด่น:
browser_navigatebrowser_snapshotbrowser_clickbrowser_typebrowser_fill_formbrowser_screenshotbrowser_evaluatebrowser_wait_for+5 เพิ่มเติมการจัดการ Docker
10+ เครื่องมือการจัดการคอนเทนเนอร์และอิมเมจด้วยคำสั่ง Docker และการดำเนินงาน Kubernetes
เครื่องมือเด่น:
docker_commandkubectl_commandget_k8s_podsget_k8s_servicesapply_k8s_manifestdelete_k8s_resourcerestart_serviceget_logsเครื่องมือฐานข้อมูล
15+ เครื่องมือสอบถามและจัดการฐานข้อมูล PostgreSQL, Redis, Neo4j และ Qdrant
เครื่องมือเด่น:
query_databasebrain_store_memorybrain_recall_memorybrain_store_documentbrain_retrievebrain_store_entitybrain_query_entitiesbrain_get_entity+1 เพิ่มเติมWeb Scraping
5+ เครื่องมือWeb scraping ขั้นสูงด้วย Firecrawl สำหรับการดึงเนื้อหาและการค้นหา
เครื่องมือเด่น:
firecrawl_scrapefirecrawl_searchfirecrawl_crawlfirecrawl_mapfirecrawl_extractการติดตั้ง
เริ่มใช้งานเครื่องมือ MCP ได้ในเวลาน้อยกว่า 5 นาที
1เริ่ม Adverant Nexus
ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Adverant Nexus กำลังทำงานด้วย Docker Compose:
# Clone and start the platform
git clone https://github.com/adverant/nexus-platform.git
cd nexus-platform
docker-compose up -d
# Verify MCP server is running
curl http://localhost:9120/health2กำหนดค่า Claude Desktop
เพิ่มเซิร์ฟเวอร์ MCP ไปยังการกำหนดค่า Claude Desktop ของคุณ:
# Edit Claude Desktop config
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus",
"description": "95+ tools for AI integration"
}
}
}รีสตาร์ท Claude Desktop หลังจากอัปเดตการกำหนดค่า
3ทดสอบการเชื่อมต่อ
ตรวจสอบว่า Claude สามารถเข้าถึงเครื่องมือ MCP ได้:
ลองถาม Claude:
"What MCP tools are available from Adverant Nexus?"
ตัวอย่างการกำหนดค่า
การกำหนดค่าพื้นฐาน
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus",
"timeout": 30000,
"retries": 3
}
}
}การกำหนดค่าสำหรับการผลิต
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "https://api.adverant.ai",
"name": "Adverant Nexus",
"apiKey": "your_api_key_here",
"timeout": 60000,
"retries": 3,
"ssl": {
"verify": true,
"cert": "/path/to/cert.pem"
}
}
}
}หลายเซิร์ฟเวอร์
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus"
},
"github": {
"url": "http://localhost:9121",
"name": "GitHub MCP Server"
},
"filesystem": {
"url": "http://localhost:9122",
"name": "Filesystem MCP Server"
}
}
}ตัวอย่างการใช้งาน
การดำเนินงาน GitHub
ขอให้ Claude ดำเนินการ GitHub:
Example 1:
"Create a new issue in the adverant/nexus repo titled 'Add rate limiting' with the description 'We need to implement rate limiting on the API endpoints'"
Example 2:
"Search for all open pull requests in the adverant/nexus repo that mention 'authentication'"
Example 3:
"Create a new branch called 'feature/api-v2' from main in the adverant/nexus repo"
การดำเนินงาน Filesystem
ทำงานกับไฟล์และไดเรกทอรี:
Example 1:
"Read the contents of /src/app/page.tsx and show me the component structure"
Example 2:
"Search for all TypeScript files in the /src directory that import React"
Example 3:
"Create a new directory at /src/components/cards if it doesn't exist"
หน่วยความจำและกราฟความรู้
จัดเก็บและเรียกคืนข้อมูล:
Example 1:
"Store this information: The API uses port 9100 for GraphRAG and port 9101 for MageAgent"
Example 2:
"What ports does the Adverant Nexus platform use?"
Example 3:
"Search my memories for information about Docker configuration"
การรวมเซิร์ฟเวอร์
รวมเครื่องมือ MCP ของ Adverant Nexus เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณเอง
การรวม Node.js
import { MCPClient } from '@anthropic-ai/mcp-client';
// Connect to Adverant Nexus MCP server
const client = new MCPClient({
url: 'http://localhost:9120',
apiKey: process.env.NEXUS_API_KEY,
});
await client.connect();
// List available tools
const tools = await client.listTools();
console.log('Available tools:', tools.length);
// Execute a tool
const result = await client.executeTool({
name: 'brain_store_memory',
parameters: {
content: 'Important information about the project',
tags: ['project', 'documentation'],
},
});
console.log('Memory stored:', result);
// Disconnect
await client.disconnect();การค้นพบเครื่องมือ
ค้นพบเครื่องมือทั้งหมดที่มีอยู่โดยทางโปรแกรม
แสดงเครื่องมือทั้งหมด
# HTTP request
GET http://localhost:9120/tools
# Response
{
"tools": [
{
"name": "brain_store_memory",
"description": "Store a memory with VoyageAI embeddings",
"parameters": {
"content": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "Memory content to store"
},
"tags": {
"type": "array",
"required": false,
"description": "Tags for categorization"
}
}
},
// ... 94 more tools
]
}ดูรายละเอียดเครื่องมือ
# HTTP request
GET http://localhost:9120/tools/brain_store_memory
# Response
{
"name": "brain_store_memory",
"description": "Store a memory with VoyageAI embeddings for long-term recall",
"category": "Memory",
"parameters": {
"content": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "Memory content to store"
},
"tags": {
"type": "array",
"items": { "type": "string" },
"required": false,
"description": "Tags for categorization"
},
"metadata": {
"type": "object",
"required": false,
"description": "Additional metadata"
}
},
"examples": [
{
"description": "Store a customer preference",
"parameters": {
"content": "Customer prefers email communication",
"tags": ["customer", "preference"]
}
}
]
}