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Miyamura80/MCP-Template

🏵️ Servidor MCP com interface CLI pronto para distribuição

O que é MCP-Template?

Este template fornece um ponto de partida completo para desenvolver e distribuir um servidor Model Context Protocol (MCP) com interface CLI integrada. Ele é especialmente útil para desenvolvedores que desejam criar ferramentas de IA que funcionem de forma consistente em múltiplos canais: MCP (para clientes como Claude), CLI (para terminal) e API HTTP (para integrações web). O projeto inclui funcionalidades pré-construídas como classificação, triagem e rascunho de respostas para o Gmail, demonstrando uma arquitetura modular onde as mesmas ferramentas estão disponíveis nos três transportes. O desenvolvedor pode estender ou modificar o template para construir seu próprio servidor MCP, aproveitando a estrutura de código e as boas práticas já implementadas, como descoberta via `.well-known/mcp.json` e suporte a HTTP Streamable.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Miyamura80/MCP-Template

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Documentação

GmailMCP

GmailMCP é um servidor Model Context Protocol (MCP). Use-o para classificar, triar e rascunhar respostas para uma caixa de entrada do Gmail. As mesmas ferramentas também podem ser acessadas via CLI e uma API HTTP simples; o comportamento é idêntico nos três transportes.

Conectar

Adicione o servidor MCP ao seu cliente e descubra suas ferramentas.

  • Endpoint (HTTP Streamable): https://mcp.gmailmcp.com/mcp
  • Nome do servidor: gmail-mcp
  • Metadados de descoberta: https://gmailmcp.com/.well-known/mcp.json

Usar

  1. Liste as ferramentas disponíveis com o método MCP tools/list.

  2. Chame uma ferramenta com tools/call e argumentos JSON tipados. Por exemplo, para triar a caixa de entrada:

    {
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/call",
      "params": {
        "name": "gmail_curate_inbox",
        "arguments": { "limit": 3 }
      }
    }
    
  3. O servidor retorna saída estruturada (ex.: threads classificadas por uma pontuação de importância, com um indicador se um rascunho de resposta foi preparado).

Saiba mais

  • Descrição completa para LLMs: https://gmailmcp.com/llms-full.txt
  • Documentação humana: https://gmailmcp.com/docs
  • Código-fonte: https://github.com/Miyamura80/MCP-Template

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