oracle/mcp

解决的问题

本项目提供 Model Context Protocol (MCP) 服务器的参考实现，使 AI 模型能够与 Oracle 产品和 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 进行交互。它解决了为 AI 客户端提供一种标准化且与语言无关的方式来访问和管理云资源与数据的问题，而无需为每个工具进行自定义集成。

工作原理

该存储库包含一个多语言架构，其中不同的 MCP 服务器使用各种语言（Python、Node.js、Java）实现。这些服务器充当中介，将特定的工具套件公开给兼容 MCP 的客户端（如 Cursor、Cline 或 MCPHost）。它们可以通过官方 OCI Python SDK 或 OCI CLI 连接到 Oracle 服务，同时支持 stdio 和 HTTP 流式传输模式。

适用人群

• AI 开发者：正在构建需要管理 Oracle Cloud 资源的代理。
• 开发者：正在探索 Model Context Protocol 以进行原型设计和学习。
• 兼容 MCP 的 IDE 用户（如 Cursor 或 Cline）：希望将 Oracle Cloud 工作流集成到其 AI 辅助编码环境中。

亮点

• 多语言支持：使用 Python、Node.js 和 Java 实现服务器，以展示协议与语言无关的特性。
• 多种传输模式：同时支持用于本地执行的 stdio 和用于远程连接的 HTTP 流式传输。
• OCI 集成：为常规 OCI 工作流、OCI CLI 命令发现及特定的 Oracle 产品领域提供专用服务器。
• 容器化部署：包含通过 Podman 运行服务器的支持，以便更容易地隔离环境。