MCP Context Forge 项目开发指南:从环境搭建到贡献流程
2025-06-10 22:51:31作者:段琳惟
项目概述
MCP Context Forge 是一个基于现代Python技术栈构建的网关系统,主要用于处理多协议通信和联邦系统集成。该项目采用了FastAPI作为核心框架,结合了异步SQLAlchemy进行数据库操作,使用Pydantic进行数据验证,并配备了现代化的前端技术栈。
开发环境准备
基础环境要求
开发MCP Context Forge需要以下基础环境配置:
- Python 3.10+:项目完全基于Python 3.10及以上版本构建
- 虚拟环境:推荐使用venv或conda创建隔离的开发环境
- 数据库支持:支持PostgreSQL、MySQL等主流关系型数据库
工具链配置
项目采用了一系列现代化开发工具来保证代码质量:
-
代码格式化工具:
- Black:自动格式化Python代码
- isort:自动整理import语句
-
静态类型检查:
- mypy:Python静态类型检查器
- ruff:高性能的Python linter
-
测试框架:
- pytest:主测试框架
- httpx:用于HTTP接口测试
项目结构与构建流程
本地构建步骤
-
克隆项目代码到本地
-
创建并激活Python虚拟环境
-
安装项目依赖:
pip install -r requirements-dev.txt -
运行开发服务器:
make dev
容器化部署
项目支持通过Docker或Podman进行容器化部署:
# 构建生产环境镜像
make podman
# 运行带SSL的容器实例
make podman-run-ssl
代码质量保障体系
自动化检查
项目配置了完善的代码质量检查机制:
# 运行全套lint检查
make lint
# 运行pre-commit检查
make pre-commit
测试体系
项目测试分为多个层次:
-
单元测试:针对独立模块的测试
make test-unit -
集成测试:模块间交互测试
make test-integration -
端到端测试:完整业务流程测试
make test-e2e
认证与安全配置
JWT认证机制
项目使用JWT进行API认证,可以通过以下命令生成测试token:
python -m mcpgateway.utils.create_jwt_token -u admin -e 10080
环境变量配置
关键配置项包括:
DATABASE_URL:数据库连接字符串JWT_SECRET_KEY:JWT签名密钥DEV_MODE:开发模式开关CACHE_TYPE:缓存类型选择
建议开发时复制.env.example为.env并进行本地配置。
贡献流程指南
开发建议
- 从标记为"good first issue"的问题开始
- 遵循项目代码风格指南
- 提交清晰描述的Pull Request
CI/CD流程
项目配置了自动化CI/CD流程,包括:
- 代码安全扫描
- 依赖项安全检查
- 自动化测试
- 容器镜像构建
最佳实践
- 开发模式:设置
DEV_MODE=true启用热重载和调试信息 - 数据库迁移:使用Alembic进行数据库变更管理
- 性能测试:利用
tests/hey/下的脚本进行性能基准测试
通过遵循本指南,开发者可以快速搭建MCP Context Forge的开发环境,理解项目架构,并按照规范进行功能开发和问题修复。项目的现代化工具链和完善的测试体系为高质量代码开发提供了有力保障。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1