Smithery: платформа для регистрации MCP-серверов, соединяющая ИИ с инструментами

Общее введение

Smithery - это платформа, которая помогает разработчикам находить, развертывать и управлять серверами Model Context Protocol (MCP). MCP - это открытый протокол, который позволяет крупномасштабным языковым моделям (LLM) легко соединяться с внешними инструментами и источниками данных. Smithery предоставляет централизованный реестр из более чем 4 000 MCP серверов, охватывающих широкий спектр функций - от веб-поиска до автоматизации кода. Разработчики могут быстро интегрировать эти серверы с простыми инструментами командной строки или SDK для расширения возможностей своих ИИ-приложений. Благодаря поддержке локального и удаленного развертывания, а также безопасности и конфиденциальности, платформа идеально подходит для создания интеллектуальных помощников, чат-интерфейсов и пользовательских рабочих процессов ИИ. Цель smithery - упростить интеграцию ИИ с инструментами и ускорить разработку агентного ИИ.

Список функций

• Регистрация и обнаружение сервера MCP: Доступно более 4 000 серверов MCP, поэтому разработчики могут ознакомиться с ними и выбрать подходящий инструмент для работы.
• Инструменты командной строки (CLI): Команда может использоваться с простыми командами (например. smithery install) Установите и настройте сервер MCP.
• Поддержка SDKДля упрощения интеграции с языковыми моделями доступны SDK для TypeScript и Python.
• Локальное и удаленное развертывание: Поддержка локального запуска серверов или их размещения в облачной инфраструктуре Smithery.
• управление безопасностьюОбеспечьте конфиденциальность данных, используя переменные окружения для хранения конфиденциальной информации, например токенов API.
• Мультиплатформенная совместимость:: В сочетании с Клод Такие инструменты, как Desktop и Cursor, интегрированы для поддержки широкого спектра моделей ИИ.
• Автоматизированные рабочие процессы: Поддержка сложных задач, таких как ввод кода, запросы к базе данных и поиск информации в Интернете.
• Вклад в развитие сообщества: Позволяет разработчикам расширять экосистему, представляя пользовательские MCP-серверы через GitHub.

Использование помощи

Процесс установки

Smithery предоставляет инструмент командной строки (CLI) для упрощения установки и настройки сервера MCP. Ниже приведены подробные шаги по установке:

1. Установка инструмента CLI
   Убедитесь, что в вашей системе установлен Node.js (версия 14 или выше). Установите Smithery CLI, выполнив следующую команду в терминале:

   npm install -g @smithery/cli
   

   После завершения установки запустите smithery --version Проверьте версию, чтобы убедиться, что установка прошла успешно.

2. Просмотр и выбор серверов MCP
   интервью Официальный сайт SmitheryЧтобы просмотреть список серверов MCP, вы можете отфильтровать их по функциям (например, веб-поиск, управление файлами) или по совместимой платформе (например, Claude, Cursor). Вы можете фильтровать по функциям (например, веб-поиск, управление файлами) или по совместимой платформе (например, Claude, Cursor). На странице каждого сервера отображаются команды установки и необходимые конфигурации.
3. Установка сервера MCP
   В качестве примера установим сервер GitHub MCP, предполагая, что у вас уже есть GitHub Personal Access Token (PAT). Запустите его в терминале:

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

   Вот.$MY_GITHUB_PAT это ваш токен GitHub, который рекомендуется хранить в переменной окружения для дополнительной безопасности. После установки сервер запускается локально и автоматически регистрируется в вашем AI-клиенте (например, Claude Desktop).

4. Настройка локальной среды
   Для локального развертывания Smithery генерирует файл конфигурации (обычно smithery.yaml). В нем можно задать адрес сервера, порт и информацию об аутентификации. Пример:

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

   После сохранения выполните команду smithery start Запустите сервер.

5. Удаленное развертывание (опция)
   Если вы выбрали хостинг Smithery, просто выберите вкладку "Hosted" на панели управления официального сайта, введите свой токен и нажмите Deploy. Smithery автоматически запустит сервер в облаке, поэтому вам не нужно будет настраивать его локально.

Основные функции

• Обнаружение и интеграция сервера MCP
  На сайте Smithery можно искать MCP-серверы с определенными функциями. Например, набрав "веб-поиск", вы получите список таких серверов, как Brave Search, DuckDuckGo и другие. Нажмите на подробную информацию о сервере, чтобы увидеть поддерживаемые модели AI и инструкции по установке.
  Для разработчиков Smithery предоставляет примеры кода TypeScript SDK. Например, подключение Exa Поисковый сервер:

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

  После запуска кода ваша модель искусственного интеллекта сможет выполнять веб-поиск в режиме реального времени с помощью Exa.

• Автоматизированное выполнение задач
  MCP-сервер Smithery поддерживает многоэтапные задачи. Например, используя MCP-сервер GitHub, ИИ может автоматически создавать файлы, коммитить код или управлять репозиториями. Процесс выглядит следующим образом:
  1. Введите задачу типа "Создать файл README.md в моем репозитории" в клиенте AI, например Claude Desktop.
  2. ИИ вызывает сервер GitHub MCP для выполнения запроса API.
  3. Сервер возвращает результат операции, а ИИ выводит подтверждающее сообщение.
     Этот процесс устраняет необходимость ручного вмешательства и значительно повышает эффективность.
• Управление безопасностью и конфиденциальностью
  Smithery уделяет особое внимание безопасности токенов и данных. Рекомендуется хранить конфиденциальную информацию в переменных окружения, чтобы избежать прямого ввода. Например, установка токена GitHub в Linux/Mac:

  export MY_GITHUB_PAT="your_token_here"
  

  Для размещенных серверов Smithery гарантирует, что данные конфигурации являются "эфемерными" и не хранятся в течение длительного времени. Пользователям следует ознакомиться с политикой конфиденциальности каждого сервера, чтобы убедиться в безопасности данных. [](https://workos.com/blog/smithery-ai)

Функциональное управление

• Интеграция с Claude Desktop
  Smithery предлагает специализированные интеграции с Claude Desktop. Например, установите сервер Obsidian MCP для поиска заметок Obsidian:

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

  После установки перезапустите Claude Desktop, и инструмент MCP автоматически появится в интерфейсе. Вы можете запросить содержимое своих заметок на естественном языке, например "Найти мой план проекта 2025".

• Просмотр и поиск информации в Интернете
  Используйте Brave Search или Недоумение MCP-сервер, AI может выполнять веб-поиск в режиме реального времени. Операционные шаги:
  1. Установите сервер, например. smithery install --server=brave-search.
  2. Введите запрос в клиенте AI, например "Найти последние конференции по AI".
  3. Сервер возвращает структурированные результаты поиска, которые ИИ собирает и отображает.
• Вклад в развитие сообщества
  Разработчики могут отправлять пользовательские серверы MCP через GitHub. Для этого необходимо выполнить следующие действия:
  1. Пишите серверный код, используя Smithery's TypeScript или Python SDK.
  2. создать smithery.yaml конфигурационный файл, определяющий возможности и зависимости сервера.
  3. Используйте CLI для публикации:

     smithery publish --repo=your-github-repo
     

  После выпуска сервер появится в реестре Smithery для пользователей по всему миру. [](https://smitheryai.com/)

сценарий применения

1. Интеллектуальный помощник по кодам
   Разработчики используют серверы Smithery GitHub или Obsidian MCP, чтобы позволить искусственному интеллекту автоматизировать управление репозиториями кода или поиск заметок по проекту. Это удобно для программистов, которым нужно быстро найти код или документацию.
2. Автоматизированные рабочие процессы
   Организации могут автоматизировать задачи, основанные на искусственном интеллекте, такие как создание отчетов или управление облачными ресурсами, с помощью MCP-сервера Smithery, который интегрирует запросы к базам данных или операции с облачными сервисами.
3. Образование и исследования
   Исследователи используют серверы MCP для поиска информации в Интернете или извлечения данных, что позволяет искусственному интеллекту собирать и систематизировать научные материалы для ускорения написания статей или анализа данных.
4. Личная продуктивность
   Отдельные пользователи могут повысить эффективность своей работы, позволив искусственному интеллекту автоматически отвечать на электронные письма или составлять расписание через серверы Gmail или Calendar MCP.

QA

1. Как защищен MCP-сервер Smithery?
   Smithery рекомендует использовать переменные окружения для хранения токенов и избегать прямого ввода конфиденциальной информации. Конфигурационные данные для размещенных серверов хранятся временно и не сохраняются в течение длительного времени. Пользователям следует ознакомиться с политикой конфиденциальности каждого сервера.
2. Поддерживаются ли нетехнические пользователи?
   Нетехнические пользователи могут выбирать и развертывать серверы с помощью графического интерфейса на сайте Smithery, но CLI и SDK больше подходят для пользователей с опытом разработки.
3. Как внести вклад в создание серверов Smithery?
   Чтобы форкнуть репозиторий эталонного сервера Smithery на GitHub, написать код и отправить запрос на выгрузку, используйте smithery publish Отправьте сообщение в реестр.
4. Смитери бесплатный?
   Smithery предлагает бесплатный CLI и SDK, за некоторые хостинговые серверы может потребоваться плата.