使用Claw云平台构建您自己的远程MCP服务器

简介

在当今快速发展的AI环境中，部署和管理自己的多提供商Copilot（MCP）服务器可以为您的AI工作流程提供前所未有的灵活性和控制力。本指南将引导您使用Claw云平台的基础设施和服务器发送事件（SSE）架构创建一个强大的远程MCP服务器。

通过在云中建立您自己的MCP服务器，您将获得以下好处：

• 提供商独立性：通过单一端点连接多个AI服务
• 成本优化：利用无服务器架构实现高效的资源利用
• 自定义功能：针对特定用例定制您的MCP服务器
• 弹性基础设施：受益于云平台的可靠性和运行时间

让我们深入了解如何设置这个强大的系统，提升您的AI开发能力。

前提条件

开始之前，请确保您拥有：

• Google账户或GitHub账户（建议使用超过180天的GitHub账户，因为它们无需信用卡即可获得每月5美元的免费额度）
• 您计划与MCP代理集成的服务的API密钥
• 对Python和Web服务的基本了解

账户注册

1. 使用以下推荐链接注册： https://console.run.claw.cloud/signin?link=7D47LG72PBLB

容器部署

1. 登录Claw云平台后，导航到首页，点击"devbox"，然后选择"创建"

2. 选择Python框架，选择3.11或更高版本（本教程我们将使用Python 3.12）

3. 根据您的需求配置CPU和内存资源，将端口设置为8000，并启用外部访问

4. 点击右上角的"部署"初始化您的环境

开发MCP服务器脚本

1. 使用本地终端连接到您的远程IDE

2. 激活Python环境并安装uv包管理器：

   . bin/activate
   pip install uv
   

3. 克隆包含MCP服务器代码的仓库：

   git clone https://github.com/opaoplus/mcpall.git
   

4. 导航到代码目录并运行演示：

   cd mcpall/useronlie
   uv run run.py
   

5. 返回Claw云仪表板并找到您的公共URL

6. 在浏览器中访问**<您的域名>/sse**测试您的部署 如果您看到类似下面的响应，说明您的MCP服务器运行正常！

连接到您的远程MCP服务器

以Cherry Studio为例：

1. 通过打开软件设置并选择"MCP服务器"配置MCP服务

2. 选择"添加服务器"并选择"服务器发送事件(SSE)"作为服务器类型

3. 输入带有"/sse"端点的域名地址（<您的域名>/sse） 别忘了点击右上角的"保存"！

4. 通过选择"使用MCP服务"并提问来测试您的配置。 示例查询："使用MCP服务帮我找一下'张三'的号码。"

结论

恭喜！您已成功在Claw云平台上部署了自己的MCP服务器。这个服务器现在可以作为应用程序与各种AI提供商之间的强大中间层，让您对AI交互有更大的控制权。

考虑探索这些潜在的增强功能：

• 添加身份验证以保护您的MCP端点
• 为不同的AI提供商实现自定义路由逻辑
• 配置缓存以优化响应时间并降低API成本
• 设置监控以跟踪使用情况和性能指标

现在您的个人MCP服务器已经运行，您已经迈出了构建更复杂和灵活的AI应用程序的重要一步。