Smithery: eine MCP-Serverregistrierungsplattform, die KI mit Tools verbindet

Allgemeine Einführung

Smithery ist eine Plattform, die Entwicklern hilft, Model Context Protocol (MCP)-Server zu entdecken, einzusetzen und zu verwalten, ein offenes Protokoll, das es Large-Scale Language Models (LLMs) ermöglicht, sich nahtlos mit externen Werkzeugen und Datenquellen zu verbinden.Smithery bietet ein zentrales Register mit über 4.000 MCP Servern, die ein breites Spektrum an Funktionen von der Websuche bis zur Code-Automatisierung abdecken. Entwickler können diese Server schnell mit einfachen Befehlszeilen-Tools oder SDKs integrieren, um die Fähigkeiten ihrer KI-Anwendungen zu erweitern. Durch die Unterstützung von lokalem und ferngesteuertem Einsatz und den Fokus auf Sicherheit und Datenschutz ist die Plattform ideal für den Aufbau intelligenter Code-Assistenten, Chat-Schnittstellen oder benutzerdefinierter KI-Workflows. smithery hat sich zum Ziel gesetzt, die Integration von KI mit Tools zu vereinfachen und die Entwicklung von agentenbasierter KI zu beschleunigen.

Funktionsliste

• MCP-Server-Registrierung und -ErkennungMehr als 4.000 MCP-Server sind verfügbar, so dass Entwickler das richtige Tool für ihre Arbeit auswählen können.
• Befehlszeileninstrumente (CLI)Der Befehl kann mit einfachen Befehlen verwendet werden (z.B. smithery install) Installieren und konfigurieren Sie den MCP-Server.
• SDK-UnterstützungTypeScript und Python SDKs sind verfügbar, um die Integration mit Sprachmodellen zu vereinfachen.
• Lokaler und entfernter EinsatzUnterstützung für den lokalen Betrieb von Servern oder das Hosting über die Cloud-Infrastruktur von Smithery.
• SicherheitsmanagementGewährleistung des Datenschutzes durch Verwendung von Umgebungsvariablen zum Speichern sensibler Informationen, wie z. B. API-Tokens.
• Multiplattform-KompatibilitätIntegration mit Tools wie Claude Desktop, Cursor und anderen, um eine breite Palette von KI-Modellen zu unterstützen.
• Automatisierte ArbeitsabläufeUnterstützung für komplexe Aufgaben wie Codeübermittlung, Datenbankabfragen und Web-Crawling.
• Beiträge der GemeinschaftErmöglicht Entwicklern, das Ökosystem zu erweitern, indem sie benutzerdefinierte MCP-Server über GitHub einreichen.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Smithery bietet ein Befehlszeileninstrument (CLI), um die Installation und Konfiguration des MCP-Servers zu vereinfachen. Im Folgenden werden die einzelnen Installationsschritte beschrieben:

1. Installieren des CLI-Tools
   Stellen Sie sicher, dass Sie Node.js (Version 14 oder höher) auf Ihrem System installiert haben. Installieren Sie die Smithery CLI, indem Sie den folgenden Befehl in einem Terminal ausführen:

   npm install -g @smithery/cli
   

   Nachdem die Installation abgeschlossen ist, führen Sie smithery --version Überprüfen Sie die Version, um sicherzustellen, dass die Installation erfolgreich war.

2. Durchsuchen und Auswählen von MCP-Servern
   Interviews Smithery Offizielle WebsiteUm die Liste der MCP-Server anzuzeigen, können Sie nach Funktion (z. B. Websuche, Dateiverwaltung) oder nach kompatibler Plattform (z. B. Claude, Cursor) filtern. Sie können nach Funktion (z. B. Websuche, Dateiverwaltung) oder nach kompatibler Plattform (z. B. Claude, Cursor) filtern. Auf jeder Serverseite werden die Installationsbefehle und die erforderlichen Konfigurationen angezeigt.
3. Installieren des MCP-Servers
   Lassen Sie uns als Beispiel den GitHub MCP-Server installieren, vorausgesetzt, Sie haben bereits ein GitHub Personal Access Token (PAT). Führen Sie ihn im Terminal aus:

   smithery install --server=github.com/smithery-ai/mcp-github --token=$MY_GITHUB_PAT
   

   Hier.$MY_GITHUB_PAT ist Ihr GitHub-Token und sollte für zusätzliche Sicherheit in einer Umgebungsvariablen gespeichert werden. Nach der Installation läuft der Server lokal und registriert sich automatisch bei Ihrem AI-Client (z. B. Claude Desktop).

4. Konfigurieren der lokalen Umgebung
   Für lokale Einsätze erzeugt Smithery eine Konfigurationsdatei (normalerweise die smithery.yaml). Sie können darin die Serveradresse, den Port und die Authentifizierungsinformationen festlegen. Beispiel:

   server: github.com/smithery-ai/mcp-github
   port: 8080
   token: ${MY_GITHUB_PAT}
   

   Nach dem Speichern führen Sie smithery start Starten Sie den Server.

5. Fernbereitstellung (optional)
   Wenn Sie sich für den Hosting-Service von Smithery entscheiden, wählen Sie einfach die Registerkarte "Hosted" auf dem Dashboard der offiziellen Website, geben Sie Ihr Token ein und klicken Sie auf Deploy. Smithery wird den Server automatisch in der Cloud betreiben, so dass Sie ihn nicht lokal konfigurieren müssen.

Hauptfunktionen

• MCP-Server-Ermittlung und -Integration
  Auf der Smithery-Website können Sie nach MCP-Servern mit bestimmten Funktionen suchen. Wenn Sie zum Beispiel "Websuche" eingeben, werden Server wie Brave Search, DuckDuckGo und andere aufgelistet. Klicken Sie auf die Serverdetails, um unterstützte AI-Modelle und Installationsanweisungen anzuzeigen.
  Für Entwickler stellt Smithery TypeScript SDK Beispielcode zur Verfügung. Zum Beispiel für die Verbindung mit dem Exa-Suchserver:

  import { MultiClient } from "@smithery/sdk";
  const client = new MultiClient();
  await client.connectAll({
  exa: createTransport("https://exa-mcp.example.com")
  });
  

  Sobald Sie den Code ausgeführt haben, kann Ihr KI-Modell Echtzeit-Websuchen mit Exa durchführen.

• Automatisierte Ausführung von Aufgaben
  Der MCP-Server von Smithery unterstützt mehrstufige Aufgaben. Mit dem GitHub MCP-Server kann eine KI zum Beispiel automatisch Dateien erstellen, Code übertragen oder Repositories verwalten. Der Prozess läuft folgendermaßen ab:
  1. Geben Sie eine Aufgabe wie "Erstelle eine README.md-Datei in meinem Repository" in einem AI-Client wie Claude Desktop ein.
  2. Die KI ruft den GitHub MCP-Server auf, um die API-Anfrage durchzuführen.
  3. Der Server gibt das Ergebnis des Vorgangs zurück und die KI zeigt eine Bestätigungsmeldung an.
     Dieses Verfahren macht manuelle Eingriffe überflüssig und verbessert die Effizienz erheblich.
• Management von Sicherheit und Datenschutz
  Smithery legt großen Wert auf die Sicherheit von Token und Daten. Es wird empfohlen, sensible Informationen in Umgebungsvariablen zu speichern, um direkte Eingaben zu vermeiden. Beispiel: Einrichten eines GitHub-Tokens auf Linux/Mac:

  export MY_GITHUB_PAT="your_token_here"
  

  Bei gehosteten Servern garantiert Smithery, dass die Konfigurationsdaten "flüchtig" sind und nicht über längere Zeiträume hinweg gespeichert werden. Benutzer sollten die Datenschutzrichtlinien jedes Servers überprüfen, um die Datensicherheit zu gewährleisten. [](https://workos.com/blog/smithery-ai)

Featured Function Bedienung

• Integration mit Claude Desktop
  Smithery bietet spezielle Claude Desktop Integrationen an. Installieren Sie zum Beispiel den Obsidian MCP-Server, um nach Obsidian-Notizen zu suchen:

  npx @smithery/cli install mcp-obsidian --client claude
  

  Nach der Installation starten Sie Claude Desktop neu und das MCP-Tool erscheint automatisch in der Benutzeroberfläche. Sie können den Inhalt Ihrer Notizen in natürlicher Sprache abfragen, z. B. "Finde meinen Projektplan 2025".

• Crawlen und Suchen im Web
  Mit Hilfe von Brave Search oder Perplexity MCP Server kann KI Web-Suchen in Echtzeit durchführen. Verfahren:
  1. Installieren Sie den Server, z. B. smithery install --server=brave-search.
  2. Geben Sie eine Abfrage in den AI-Client ein, z. B. "Finden Sie die neuesten AI-Konferenzen".
  3. Der Server liefert strukturierte Suchergebnisse, die die KI zusammenstellt und anzeigt.
• Beiträge der Gemeinschaft
  Entwickler können benutzerdefinierte MCP-Server über GitHub einreichen. Die Schritte sind wie folgt:
  1. Schreiben Sie Servercode mit dem TypeScript- oder Python-SDK von Smithery.
  2. einrichten. smithery.yaml Konfigurationsdatei, in der Serverfunktionen und Abhängigkeiten festgelegt sind.
  3. Verwenden Sie die CLI zur Veröffentlichung:

     smithery publish --repo=your-github-repo
     

  Nach der Freigabe wird der Server in der Smithery Registry für Benutzer weltweit erscheinen. [](https://smitheryai.com/)

Anwendungsszenario

1. Intelligenter Code-Assistent
   Entwickler nutzen die GitHub- oder Obsidian MCP-Server von Smithery, um AI die Verwaltung von Code-Repositories oder die Suche nach Projektnotizen zu automatisieren. Dies eignet sich für Programmierer, die schnell Code oder Dokumentation finden müssen.
2. Automatisierte Arbeitsabläufe
   Unternehmen können KI-gesteuerte Aufgaben wie die Erstellung von Berichten oder die Verwaltung von Cloud-Ressourcen mit dem MCP-Server von Smithery automatisieren, der Datenbankabfragen oder Cloud-Service-Operationen integriert.
3. Bildung und Forschung
   Forscher nutzen MCP-Server für Web-Suchen oder Datenextraktion, damit KI wissenschaftliches Material sammeln und organisieren kann, um das Schreiben von Artikeln oder die Datenanalyse zu beschleunigen.
4. Persönliche Produktivität
   Einzelne Benutzer können ihre tägliche Effizienz verbessern, indem sie KI automatisch auf E-Mails antworten oder Termine über Gmail- oder Kalender-MCP-Server planen lassen.

QA

1. Wie ist der MCP-Server von Smithery gesichert?
   Smithery empfiehlt, Umgebungsvariablen zum Speichern von Token zu verwenden und die direkte Eingabe sensibler Informationen zu vermeiden. Konfigurationsdaten für gehostete Server werden vorübergehend gespeichert und nicht für lange Zeiträume aufbewahrt. Benutzer sollten die Datenschutzrichtlinien jedes Servers überprüfen.
2. Werden nichttechnische Benutzer unterstützt?
   Nicht-technische Benutzer können Server über die grafische Oberfläche auf der Smithery-Website auswählen und bereitstellen, aber die CLI und das SDK sind eher für Benutzer mit Entwicklungserfahrung geeignet.
3. Wie kann ich Server zu Smithery beitragen?
   Um Smitherys Referenzserver-Repository auf GitHub zu forken, Code zu schreiben und einen Pull-Request einzureichen, verwenden Sie die smithery publish Eintrag in die Registratur.
4. Ist Smithery kostenlos?
   Smithery bietet ein kostenloses CLI und SDK an, für einige gehostete Server kann eine Gebühr anfallen.