mcp-stama: 為 AI Agent 設計的高性能 Rust MCP Server

mcp-stama 是一款使用 Rust 編寫的高性能 Model Context Protocol (MCP) server，旨在透過單一靜態二進位檔為 AI 編碼 Agent 提供本地上下文。它消除了與 Node.js 或 Python 運行時相關的開銷，將冷啟動時間從數秒降低至 2 毫秒以下，並將記憶體使用量從數百 MB 降低至 10MB 以下。

Performance Benchmarks

mcp-stama 在所有主要資源指標上都顯著優於基於 Node.js 或 Python 的傳統 MCP server。透過利用原生 Rust 實作，它實現了近乎即時的執行速度與極低的系統影響。

Metric	Legacy MCP Servers (Node / Python)	mcp-stama (Rust)
Cold Startup Time	1,500ms – 3,000ms	< 2ms
p50 Execution Latency	150ms – 800ms	300µs – 5ms
Memory Footprint (RSS)	180 MB – 350 MB	< 10 MB
Dependencies	100+ packages	Zero external runtimes
Installation	Requires Node.js / Python setup	Single static binary

內部針對特定工具的微基準測試進一步證明了這種效率：

Tool Name	Invocations	p50 Latency	p99 Latency	Memory Footprint (RSS)
docker_watcher	100	327 µs	1.66 ms	< 10 MB
git_snapshot	100	462 µs	1.36 ms	< 10 MB
fast_grep	100	5.05 ms	8.72 ms	< 10 MB

Built-in High-Performance Tools

mcp-stama 包含數個經過工程設計的專用工具，旨在為 AI Agent 提供深度的本地上下文，而無需啟動沉重的子程序或浪費 Prompt Token。

fast_grep

這款工具提供亞毫秒級的文件搜尋與正規表示式掃描。它利用 ignore::WalkBuilder 來自動遵循 .gitignore 與 .ignore 文件，同時跳過二進位檔與隱藏文件。

git_snapshot

由 gix (gitoxide) 提供動力，這是一個純 Rust 的 Git 檢查器。它能以原生方式獲取 HEAD commits、分支資訊、行差異與文件狀態，無需調用外部的 git 執行檔。

docker_watcher

這款工具使用 bollard 與 sysinfo 提供即時的主機與容器診斷。它讓 AI Agent 能夠洞察正在運行的 Docker 容器、系統記憶體、CPU 核心與映射端口。

Installation and Configuration

mcp-stama 以單一靜態二進位檔形式發行，並包含一個自動配置器以簡化與 AI 編輯器的整合。

Installation

• macOS / Linux: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/StamManif/mcp-stama/main/install.sh | sh
• Windows (PowerShell): iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/StamManif/mcp-stama/main/install.ps1 | iex
• Cargo: cargo install mcp-stama

Auto-Configuration

用戶可以透過以下標記來自動將 server 注入到編輯器設定中：

• Claude Desktop: mcp-stama --install-claude
• Cursor: mcp-stama --install-cursor

Manual Configuration

對於手動設定，請將以下內容添加到對應的配置檔案（Cursor 的 ~/.cursor/mcp.json 或 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-stama": {
      "command": "mcp-stama",
      "args": []
    }
  }
}

Technical Architecture

mcp-stama 實作了 Pure Stdio JSON-RPC 2.0 介面。為了嚴格遵守 JSON-RPC 框架協議，所有診斷與日誌輸出都會路由至 stderr，確保 stdout 僅專用於協議流量。

請求流程遵循線性路徑： AI Client (Cursor/Claude) $\rightarrow$ StdioTransport $\rightarrow$ JsonRpcRequest/Response $\rightarrow$ ToolRegistry $\rightarrow$ Specific Tool (fast_grep, git_snapshot, or docker_watcher)。