Percepta MCP Server
基于模型上下文协议（MCP）的强大工具集合，提供浏览器自动化、AI分析、视觉处理、网页爬虫、自动化测试生成和DevTools分析等功能。
本项目专为本地单用户使用设计，不适合公开部署。
快速开始
环境要求
- Python 3.12+
- uv (推荐) 或 pip
本地安装运行
# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd percepta-mcp
# 安装依赖 (推荐使用 uv)
uv venv
uv sync
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，添加您的 API 密钥
# 安装浏览器驱动
uv run playwright install chromium
# 启动服务
uv run python -m src.percepta_mcp.server
Docker 部署
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件
# 构建并启动
docker-compose up -d
# 查看状态
docker-compose ps
curl http://localhost:8000/health
MCP 客户端配置
Claude Desktop
编辑配置文件 claude_desktop_config.json:
本地运行配置:
{
"mcpServers": {
"percepta-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "src.percepta_mcp.server"],
"cwd": "/path/to/percepta-mcp"
}
}
}
Docker 配置:
{
"mcpServers": {
"percepta-mcp": {
"command": "docker",
"args": ["exec", "percepta-mcp", "uv", "run", "python", "-m", "src.percepta_mcp.server"]
}
}
}
VS Code
配置 settings.json:
{
"mcp.servers": {
"percepta-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "src.percepta_mcp.server"],
"cwd": "${workspaceFolder}"
}
}
}
功能特性
- 浏览器自动化: 页面导航、元素交互、截图、表单操作
- AI 智能分析: 支持 OpenAI、Anthropic、Google、Ollama
- 视觉处理: 图像分析、OCR、对象检测
- 网页爬虫: 智能数据提取、结构化爬取
- 自动化测试: AI 驱动的测试用例生成和执行
- DevTools 分析: 性能监控、异常检测
项目结构
percepta-mcp/
├── src/percepta_mcp/
│ ├── server.py # MCP 服务器主入口
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── ai_router.py # AI 提供商路由
│ └── tools/ # 工具模块
├── tests/ # 测试文件
├── .env.example # 环境变量模板
├── docker-compose.yml # Docker 部署配置
└── Dockerfile # Docker 镜像构建
测试
# 运行所有测试
uv run pytest
# 带覆盖率报告
uv run pytest --cov=src --cov-report=html
当前测试覆盖率: 89% (209个测试全部通过)
环境变量
关键环境变量配置：
OPENAI_API_KEY: OpenAI API 密钥ANTHROPIC_API_KEY: Anthropic API 密钥GOOGLE_API_KEY: Google AI API 密钥PERCEPTA_HOST: 服务监听地址 (默认: 0.0.0.0)PERCEPTA_PORT: 服务端口 (默认: 8000)PERCEPTA_LOG_LEVEL: 日志级别 (默认: INFO)
许可证
MIT License