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MCPHub 自定义服务器配置及内网部署（一）

本文档重点介绍了如何在内网（离线）集成和配置一个名为 "mcp-server-time" 的特定 MCP 服务器。首先指导用户如何 获取 MCPHub 容器的 Python 环境信息，包括版本和平台标签，以便下载兼容的 Python 包。接着，文档详细阐述了如何使用 pip download 命令 下载服务器及其依赖包，并解释了各个命令参数的用途。最后，展示了如何通过 编辑 custom/servers.json 和 custom/mcp_settings.json 文件 来自定义 MCP 服务器市场配置和运行时设置，并给出了 Docker Compose 配置示例，以实现自定义配置的替换并部署。

这里使用 mcp-server-time 作为示例。

查看 MCPHub 容器的 Python 环境信息（版本和平台）

进入 MCPHub 容器

docker exec -it mcphub bash

安装 packaging 库

pip install packaging

编辑 get_info.py

mcpmcphubmcp-servermcp-server-timedockerdocker-composepythonpipoffline-deployment内网部署

UV: An extremely fast Python package and project manager, written in Rust.

安装

On macOS and Linux

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

On Windows

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

更新

uv self update

一键同步环境

创建/同步完整的开发环境

uv sync

执行该命令后，主要做了以下事：

  1. 读取项目配置 pyproject.toml
  2. 创建/激活虚拟环境 .venv
  3. 安装所有依赖（含开发依赖）
  4. 以可编辑模式（-e / editable）安装当前项目
  5. 生成/锁定依赖版本 uv.lock

依赖包

安装

uv add "mcp[cli]"

移除

uv remove "mcp[cli]"

Python 项目

创建

uv init echo
cd echo

创建的文件：

.
├── .python-version
├── README.md
├── main.py
└── pyproject.toml

运行

uv run main.py

Hello from echo!

参考资料

uvpythonpackage-managerrustvirtual-environmentdependency-managementpyproject-tomlpipastral

构建容器化 Python 应用程序

这里使用 Ultralytics Serving 作为示例，它是一个基于 FastAPI 和 Ultralytics YOLOv8 的模型推理服务。

选择 Python 镜像

Tag Python Version OS Version Size
3.10 3.10 Debian GNU/Linux 11 (bullseye) 861MB
3.10-slim 3.10 Debian GNU/Linux 11 (bullseye) 114MB
3.10-alpine 3.10 Alpine Linux 3.15.0 44.7MB

克隆 Ultralytics Serving

git clone https://github.com/gouchicao/ultralytics-serving.git
cd ultralytics-serving

编写 Dockerfile

采用两阶段构建，第一阶段安装依赖环境和编译应用，第二阶段发布应用。第二阶段可以使用小一点的镜像，比如 python:3.10-slim 或 python:3.10-alpine。

普通版本 FROM python:3.10 AS builder ENV APP_HOME=/ultralytics-serving WORKDIR ${APP_HOME} # 提前安装，因为 cpu 版本需要指定 index-url。

dockercontainerizationpythonfastapidockerfilecachepipyologunicorn

加速 Docker 构建镜像

查看镜像信息

操作系统版本

cat /etc/os-release
  • Debian
PRETTY_NAME="Debian GNU/Linux 11 (bullseye)"
NAME="Debian GNU/Linux"
VERSION_ID="11"
VERSION="11 (bullseye)"
VERSION_CODENAME=bullseye
ID=debian
HOME_URL="https://www.debian.org/"
SUPPORT_URL="https://www.debian.org/support"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.debian.org/"
  • Ubuntu
PRETTY_NAME="Ubuntu Jammy Jellyfish (development branch)"
NAME="Ubuntu"
VERSION_ID="22.04"
VERSION="22.04 (Jammy Jellyfish)"
VERSION_CODENAME=jammy
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
UBUNTU_CODENAME=jammy
dockerbuildxbuildkitdockerfilecachepipaptmirrormacosmacbookpro

Python 配置共享软件包缓存

共享软件包缓存的好处是，一旦用户已经下载了软件包的特定版本，它将不会再次下载并存储在单独的缓存中。这节省了磁盘使用量并加快了安装速度，因为它不需要再次下载软件包。

Conda 查看 Conda 当前环境的信息 conda info active environment : base active env location : /opt/miniconda shell level : 1 user config file : /Users/junjian/.condarc populated config files : conda version : 23.3.1 conda-build version : not installed python version : 3.10.9.final.0 virtual packages : __archspec=1=arm64 __osx=13.2.1=0 __unix=0=0 base environment : /opt/miniconda (writable) conda av data dir : /opt/miniconda/etc/conda conda av metadata url : None channel URLs : https://repo.anaconda.

pythoncondapipcachemacosmacbookprovirtualenvpackage-managementdevelopment

PaddleSpeech 快速入门

PaddleSpeech

介绍

PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。

功能

  • 语音识别
  • 语音合成
  • 声音分类
  • 声纹提取
  • 标点恢复
  • 语音翻译

学习

安装

conda create -n paddlespeech python==3.10.9
conda activate paddlespeech

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install pytest-runner paddlespeech

pip install "numpy<1.24"

测试数据下载

wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav

FAQ paddlespeech asr --lang zh --input zh.

paddlespeechpaddlepaddleaudiopythonpipnumpymachine-learningdeep-learningtext-to-speechspeech-to-text

在 MacBook Pro M2 Max 上构建开发环境

今天预订的 MacBook Pro M2Max 16寸 顶配 64G内存 2T硬盘到了，¥36097 。

硬件信息

芯片、内存

system_profiler SPHardwareDataType | head -n 9
Hardware:

    Hardware Overview:

      Model Name: MacBook Pro
      Model Identifier: Mac14,6
      Model Number: XXXXXXXXXXXX
      Chip: Apple M2 Max
      Total Number of Cores: 12 (8 performance and 4 efficiency)
      Memory: 64 GB

硬盘

system_profiler SPStorageDataType | head -n 8
Storage:

    Macintosh HD:

      Free: 1.37 TB (1,372,357,345,280 bytes)
      Capacity: 2 TB (1,995,218,165,760 bytes)
      Mount Point: /System/Volumes/Update/mnt1
      File System: APFS

更改主机名

sudo scutil --set HostName MBP

hostname
MBP

HomeBrew 安装 /bin/bash -c "$(

macosmacbookprohomebrewpythondockercondadevelopmentpipvirtualenv

Install Python3.9 in Ubuntu20.04

问题

基于之前安装 Python3.8 的经验，运行下面的命令就可以成功安装 Python3.9 和 pip，但是这回失败了。

sudo apt install build-essential python3.9 python3.9-dev -y
sudo ln -s /usr/bin/python3.9 /usr/bin/python
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | sudo python -

Traceback (most recent call last):
  File "/home/lnsoft/wjj/get-pip.py", line 33324, in <module>
    main()
  File "/home/lnsoft/wjj/get-pip.py", line 135, in main
    bootstrap(tmpdir=tmpdir)
  File "/home/lnsoft/wjj/get-pip.py", line 111, in bootstrap
    monkeypatch_for_cert(tmpdir)
  File "/home/lnsoft/wjj/get-pip.py", line 92, in monkeypatch_for_cert
    from pip._internal.commands.install import InstallCommand
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/commands/__init__.py", line 9, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/cli/base_command.py", line 15, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/cli/cmdoptions.py", line 23, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/cli/parser.py", line 12, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/configuration.py", line 26, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/utils/logging.py", line 27, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/utils/misc.py", line 39, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/locations/__init__.py", line 14, in <module>
  File "<frozen zipimport>", line 259, in load_module
  File "/tmp/tmpcw3afq6v/pip.zip/pip/_internal/locations/_distutils.py", line 9, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'distutils.cmd'
ubuntupython3.9pipinstallationlinuxdistutilsaptpython

Dockerfile 实践

系统

指定本地时区

FROM ubuntu:20.04
LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com"

ARG TIME_ZONE=Asia/Shanghai
RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install tzdata -y && \
    ln -fs /usr/share/zoneinfo/$TIME_ZONE /etc/localtime && \
    echo $TIME_ZONE > /etc/timezone

Python 开发环境 构建 Python, OpenCV 开发环境的镜像 FROM ubuntu:20.04 LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com" # 设置 apt 源（阿里云），设置完必须 update。 RUN sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.

dockerdockerfilepythonopencvpipapttimezoneubuntu

构建基于PaddlePaddle开发服务镜像

构建镜像

FROM paddlepaddle/paddle:2.2.2-gpu-cuda10.2-cudnn7
LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com"

RUN apt-get update && apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev -y

RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \
    numpy fastapi paddleocr opencv-python

EXPOSE 20000

WORKDIR /inference-serving
ADD . ./

CMD ["python", "app.py"]

官方推荐：非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优。

自己构建 paddlepaddle 镜像

通过官方的 Docker Hub 没有找到 runtime 版本，想着节省几个G的空间，于是考虑自己来构建。

paddlepaddledockerdockerfilepythonopencvpipgpucudacudnnpaddleocr

基于PyPIServer创建私有Python软件包存储库

服务端

拉取PyPIServer镜像

docker pull pypiserver/pypiserver:latest

部署PyPIServer

  • 只用于客户端下载（用作缓存加速）
docker run -d --restart=always --name pypiserver -p 8080:8080 \
    -v /data/pypi-packages/:/data/packages \
    pypiserver/pypiserver:latest
  • 客户端不仅可以下载还可以上传（当我们自己开发了Python的软件时）
#创建用户名和密码
sudo apt install apache2-utils -y
sudo mkdir /data/pypi-packages
sudo htpasswd -sc /data/pypi-packages/htpasswd.txt wjj
#当您需要再创建用户名时就不需要加参数 -c
sudo htpasswd -s /data/pypi-packages/htpasswd.txt test
#容器部署
docker run -d --restart=always --name pypiserver -p 8080:8080 \
    -v /data/pypi-packages/:/data/packages \
    pypiserver/pypiserver:latest -P /data/packages/htpasswd.txt
pythonpippypipypiserverdockerhtpasswdrepositorypackagingprivate-registrydevops

配置pip镜像源

加速 pip 下载安装包的速度。下面使用的是来自于阿里云的镜像源：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

国内可用的pip镜像源

https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

http://pypi.douban.com/simple/

https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

http://pypi.hustunique.com/

http://pypi.sdutlinux.org/

更新pip

# pip install --upgrade pip
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Requirement already up-to-date: pip in /usr/local/lib/python3.6/site-packages (20.2.4)

临时使用pip镜像

# pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ package

列出加载配置的路径和配置信息 # pip confi

pythonpipmirrorchinasysadminnetworking