Mindmap MCP Server项目启动与配置教程
2025-05-17 19:37:56作者:殷蕙予
1. 项目目录结构及介绍
Mindmap MCP Server项目的目录结构如下:
mindmap-mcp-server/
├── mindmap_mcp_server/ # 包含服务器端的Python代码
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py # 服务器主程序
│ └── ... # 其他辅助模块和文件
├── tests/ # 测试用例
│ ├── __init__.py
│ └── ...
├── .gitignore # 指定Git应该忽略的文件和目录
├── LICENSE # 项目的MIT许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── pyproject.toml # Python项目配置文件
└── ...
mindmap_mcp_server/
:存放项目的主要逻辑代码。tests/
:存放项目的测试代码。.gitignore
:用于定义哪些文件和目录不应该被Git版本控制系统跟踪。LICENSE
:项目使用的MIT许可证。README.md
:项目说明文件,介绍了项目的用途、安装和配置方法。pyproject.toml
:Python项目配置文件,定义了项目的元数据和依赖。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是mindmap_mcp_server/server.py
。该文件负责启动Mindmap MCP Server服务,并监听特定端口等待客户端的连接。
启动服务器的方式有以下几种:
-
使用
uvx
:uvx mindmap-mcp-server
-
使用
python
直接运行server.py
:python /path/to/your/mindmap_mcp_server/server.py
-
使用Docker:
docker pull ychen94/mindmap-converter-mcp docker run --rm -i -v /path/to/output/folder:/output ychen94/mindmap-converter-mcp:latest
请将
/path/to/output/folder
替换为你的系统中想要保存思维导图的实际路径。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过pyproject.toml
文件进行,该文件位于项目根目录下。
pyproject.toml
文件中可以定义项目的元数据,例如项目名称、版本、作者、依赖项等。以下是一个示例:
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
[tool.setuptools]
packages = find:
[metadata]
name = "mindmap-mcp-server"
version = "0.1.0"
author = "Your Name"
author-email = "your.email@example.com"
description = "A Model Context Protocol (MCP) server for converting Markdown content to interactive mindmaps."
long_description = "This is a longer description of the project..."
long_description_content_type = "text/markdown"
url = "https://github.com/YuChenSSR/mindmap-mcp-server"
classifiers = [
"Programming Language :: Python :: 3",
"License :: OSI Approved :: MIT License",
"Operating System :: OS Independent",
]
在这个文件中,你可以根据项目的需要调整配置,例如添加新的依赖项或修改项目描述。
以上是Mindmap MCP Server项目的启动和配置基本教程。请确保按照上述步骤正确配置和启动项目。如果遇到任何问题,请参考项目中的README.md
文件或查询相关社区。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析2 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求3 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析4 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析5 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正6 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析7 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析8 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析9 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案10 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K

deepin linux kernel
C
22
6

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8