MCP Playground
MCP Playground 是一个开发者友好的环境，用于构建、测试、调试和监控模型上下文协议 (MCP) 服务器，支持多种 AI 模型和工具集成。
https://mcpplayground.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年11月07日
什么是 MCP Playground
MCP Playground 是一个全面的开发平台，提供用于处理模型上下文协议 (MCP) 服务器的工具和界面。它支持多种部署选项，包括基于 Web 的界面、桌面 (Electron) 和命令行界面。该平台使开发者能够通过 MCP 将 AI 模型与外部工具和数据源连接起来，同时提供实时测试、调试功能以及与 OpenAI、Amazon Bedrock、Anthropic 和 Google 等流行的 AI 提供商的无缝集成。
MCP Playground 的主要功能
MCP Playground 是一个综合开发环境，提供一个基于 Streamlit 的界面，用于与大型语言模型 (LLM) 交互，同时通过多服务器命令协议 (MCP) 集成外部工具。它为各种 AI 模型提供与提供商无关的支持，具有聊天界面，并包含企业级安全控制，非常适合构建、测试和调试 MCP 服务器及其集成。
多提供商 LLM 支持: 支持包括 OpenAI、Amazon Bedrock、Anthropic、Fireworks 和 Groq 在内的多个 AI 提供商，从而可以灵活地选择模型
交互式开发环境: 提供一个基于浏览器的界面，用于测试、调试和监控 MCP 服务器，具有实时反馈和工具探索功能
企业级安全性: 包括速率限制、适当的安全控制和 OAuth 身份验证支持，以实现安全的企业部署
模块化架构: 具有基于 TypeScript 的模块化结构，可以轻松地扩展新命令、工具和集成
MCP Playground 的使用场景
企业工具集成测试: 允许企业在生产环境中部署之前安全地测试和演示复杂的 MCP 集成
开发者原型设计: 使开发人员能够在受控环境中快速原型设计和测试新的 MCP 工具和集成
AI 模型开发: 提供一个平台，用于开发和测试 AI 模型与各种外部工具和数据源的交互
产品开发反馈: 提供对用户如何与 MCP 集成交互的实时洞察，帮助指导产品开发决策
优点
客户端操作，无需后端基础设施
开源和社区驱动的开发
用于企业用途的综合安全功能
缺点
一次限制为 1 小时的使用会话
需要特定的技术设置和配置
如何使用 MCP Playground
安装 MCP Playground: 使用 'git clone https://github.com/rosaboyle/mcp-playground.git' 克隆存储库，使用 'cd mcp-playground' 导航到目录，并使用 'npm install' 安装依赖项
构建并启动: 使用 'npm run build' 构建项目，并使用 'npm start' 启动应用程序
连接到 MCP 服务器: 打开 playground 界面，然后单击“添加服务器”以通过 HTTP 端点 URL 连接到 MCP 服务器
配置身份验证: 如果服务器需要，通过提供您的持有者令牌和标头名称（例如 'Authorization' 或 'X-API-Key'）来设置身份验证
选择服务器: 从侧边栏中选择一个服务器，开始与其 MCP 端点和工具进行交互
测试服务器功能: 使用 playground 界面实时测试服务器工具、功能和端点
监控和调试: 利用 playground 的调试工具来监控服务器行为、测试响应并验证功能
MCP Playground 常见问题
MCP Playground是一个基于Streamlit的工具，允许开发人员构建、测试、调试和监控MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个交互式测试环境，用户可以在其中实时试验MCP端点，并通过LangChain与各种LLM集成。
与 MCP Playground 类似的最新 AI 工具
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