从本地到云端passage-of-time-mcp部署与扩展最佳实践【免费下载链接】passage-of-time-mcp️ An MCP server that gives language models temporal awareness and time calculation abilities. Teaching AI the significance of the passage of time through collaborative tool development.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/passage-of-time-mcppassage-of-time-mcp是一款为语言模型提供时间感知和时间计算能力的MCP服务器通过协作工具开发帮助AI理解时间流逝的意义。本文将详细介绍如何从本地开发环境到云端部署以及扩展该服务的最佳实践让你轻松掌握这款时间工具的完整应用流程。 准备工作环境与依赖在开始部署passage-of-time-mcp之前需要确保你的系统满足以下要求Python 3.12作为项目的运行环境基础pipenv或pip用于管理项目依赖MCP兼容客户端如Claude.ai、Continue.dev等这些基础要求是确保服务正常运行的前提特别是Python版本需严格符合要求以避免出现兼容性问题。 本地部署快速启动步骤1. 获取项目代码首先需要克隆项目仓库到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/passage-of-time-mcp cd passage-of-time-mcp2. 安装依赖使用pipenv安装项目依赖pipenv install # 或使用pip pip install fastmcp pytz3. 启动本地服务器完成依赖安装后启动服务器pipenv run server # 或直接运行 pipenv run python passage_of_time_mcp.py服务器将在http://0.0.0.0:8000/sse上启动。此时你已成功在本地部署了passage-of-time-mcp服务。4. 连接到客户端以Claude.ai为例连接本地服务的步骤如下在Claude.ai中进入设置 → 集成点击添加集成并选择自定义输入服务器URL本地开发时需使用ngrok等工具暴露服务保存并启用所有与时间相关的工具图passage-of-time-mcp工具设置界面显示了current_datetime、time_difference等核心时间工具 云端部署从本地到公网使用ngrok进行临时公网访问对于开发和测试阶段可以使用ngrok将本地服务器临时暴露到公网ngrok http 8000ngrok会提供一个类似https://random-subdomain.ngrok-free.app的URL将其与/sse组合得到完整的服务URLhttps://random-subdomain.ngrok-free.app/sse配置集成URL在客户端中更新集成URL图编辑passage-of-time-mcp集成URL的界面显示服务名称和URL配置字段 生产环境部署稳定运行最佳实践推荐的云服务提供商对于生产环境建议将passage-of-time-mcp部署到可靠的云服务提供商如Render.comHerokuAWS Elastic BeanstalkDigitalOcean App Platform这些平台提供稳定的运行环境和自动扩展能力确保服务的高可用性。容器化部署未来支持根据项目 roadmap未来将支持Docker容器化部署这将极大简化云端部署流程# 未来可能的部署命令 docker build -t passage-of-time-mcp . docker run -p 8000:8000 passage-of-time-mcp 功能集成与客户端协作成功部署后passage-of-time-mcp将作为一个集成工具出现在你的MCP客户端中图集成列表中的passage-of-time-mcp显示为已连接状态核心功能一览passage-of-time-mcp提供以下核心时间工具current_datetime获取当前日期和时间time_difference计算两个时间戳之间的差异time_since计算某个时间点到现在的时间间隔parse_timestamp解析时间戳为多种格式add_time在时间戳上添加或减去指定时间timestamp_context提供时间戳的人文背景是否周末、是否工作时间等format_duration格式化持续时间为多种风格图passage-of-time-mcp工具菜单显示所有可用的时间相关工具 故障排除与常见问题连接问题如果客户端无法连接到服务请检查服务是否正在运行网络连接是否正常防火墙设置是否允许端口访问URL是否正确特别是是否包含/sse后缀性能优化对于高并发场景可以考虑增加服务器资源实现负载均衡优化代码以提高响应速度 扩展与定制passage-of-time-mcp设计为可扩展的系统你可以根据需求添加新的时间相关工具自定义时间格式集成日历服务添加用户特定的活动模式项目的开发文档和源码位于passage_of_time_mcp.py你可以参考这些资源进行定制开发。 测试与验证为确保部署的服务正常工作可以运行项目提供的测试pipenv run test测试文件位于tests/test_passage_of_time_mcp.py包含了对各项功能的验证。 许可证信息passage-of-time-mcp使用Mozilla Public License 2.0许可证详细信息请参见LICENSE文件。通过本文介绍的步骤你已经掌握了passage-of-time-mcp从本地开发到云端部署的完整流程。这款工具不仅为AI提供了时间计算能力更帮助AI理解时间在人类生活中的意义为构建更智能的语言模型应用奠定了基础。【免费下载链接】passage-of-time-mcp️ An MCP server that gives language models temporal awareness and time calculation abilities. Teaching AI the significance of the passage of time through collaborative tool development.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/passage-of-time-mcp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
从本地到云端passage-of-time-mcp部署与扩展最佳实践【免费下载链接】passage-of-time-mcp️ An MCP server that gives language models temporal awareness and time calculation abilities. Teaching AI the significance of the passage of time through collaborative tool development.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/passage-of-time-mcppassage-of-time-mcp是一款为语言模型提供时间感知和时间计算能力的MCP服务器通过协作工具开发帮助AI理解时间流逝的意义。本文将详细介绍如何从本地开发环境到云端部署以及扩展该服务的最佳实践让你轻松掌握这款时间工具的完整应用流程。 准备工作环境与依赖在开始部署passage-of-time-mcp之前需要确保你的系统满足以下要求Python 3.12作为项目的运行环境基础pipenv或pip用于管理项目依赖MCP兼容客户端如Claude.ai、Continue.dev等这些基础要求是确保服务正常运行的前提特别是Python版本需严格符合要求以避免出现兼容性问题。 本地部署快速启动步骤1. 获取项目代码首先需要克隆项目仓库到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/passage-of-time-mcp cd passage-of-time-mcp2. 安装依赖使用pipenv安装项目依赖pipenv install # 或使用pip pip install fastmcp pytz3. 启动本地服务器完成依赖安装后启动服务器pipenv run server # 或直接运行 pipenv run python passage_of_time_mcp.py服务器将在http://0.0.0.0:8000/sse上启动。此时你已成功在本地部署了passage-of-time-mcp服务。4. 连接到客户端以Claude.ai为例连接本地服务的步骤如下在Claude.ai中进入设置 → 集成点击添加集成并选择自定义输入服务器URL本地开发时需使用ngrok等工具暴露服务保存并启用所有与时间相关的工具图passage-of-time-mcp工具设置界面显示了current_datetime、time_difference等核心时间工具 云端部署从本地到公网使用ngrok进行临时公网访问对于开发和测试阶段可以使用ngrok将本地服务器临时暴露到公网ngrok http 8000ngrok会提供一个类似https://random-subdomain.ngrok-free.app的URL将其与/sse组合得到完整的服务URLhttps://random-subdomain.ngrok-free.app/sse配置集成URL在客户端中更新集成URL图编辑passage-of-time-mcp集成URL的界面显示服务名称和URL配置字段 生产环境部署稳定运行最佳实践推荐的云服务提供商对于生产环境建议将passage-of-time-mcp部署到可靠的云服务提供商如Render.comHerokuAWS Elastic BeanstalkDigitalOcean App Platform这些平台提供稳定的运行环境和自动扩展能力确保服务的高可用性。容器化部署未来支持根据项目 roadmap未来将支持Docker容器化部署这将极大简化云端部署流程# 未来可能的部署命令 docker build -t passage-of-time-mcp . docker run -p 8000:8000 passage-of-time-mcp 功能集成与客户端协作成功部署后passage-of-time-mcp将作为一个集成工具出现在你的MCP客户端中图集成列表中的passage-of-time-mcp显示为已连接状态核心功能一览passage-of-time-mcp提供以下核心时间工具current_datetime获取当前日期和时间time_difference计算两个时间戳之间的差异time_since计算某个时间点到现在的时间间隔parse_timestamp解析时间戳为多种格式add_time在时间戳上添加或减去指定时间timestamp_context提供时间戳的人文背景是否周末、是否工作时间等format_duration格式化持续时间为多种风格图passage-of-time-mcp工具菜单显示所有可用的时间相关工具 故障排除与常见问题连接问题如果客户端无法连接到服务请检查服务是否正在运行网络连接是否正常防火墙设置是否允许端口访问URL是否正确特别是是否包含/sse后缀性能优化对于高并发场景可以考虑增加服务器资源实现负载均衡优化代码以提高响应速度 扩展与定制passage-of-time-mcp设计为可扩展的系统你可以根据需求添加新的时间相关工具自定义时间格式集成日历服务添加用户特定的活动模式项目的开发文档和源码位于passage_of_time_mcp.py你可以参考这些资源进行定制开发。 测试与验证为确保部署的服务正常工作可以运行项目提供的测试pipenv run test测试文件位于tests/test_passage_of_time_mcp.py包含了对各项功能的验证。 许可证信息passage-of-time-mcp使用Mozilla Public License 2.0许可证详细信息请参见LICENSE文件。通过本文介绍的步骤你已经掌握了passage-of-time-mcp从本地开发到云端部署的完整流程。这款工具不仅为AI提供了时间计算能力更帮助AI理解时间在人类生活中的意义为构建更智能的语言模型应用奠定了基础。【免费下载链接】passage-of-time-mcp️ An MCP server that gives language models temporal awareness and time calculation abilities. Teaching AI the significance of the passage of time through collaborative tool development.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/passage-of-time-mcp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
