MCP (Model Context Protocol) 连接器开发实战：从 GitHub Stars 追踪到 Nautilus 赏金任务

这个指南详细介绍了如何为 Model Context Protocol (MCP) 生态系统构建一个连接器，该连接器能够追踪 MCP 服务器的 Star 数量、索引服务器信息，并分析趋势。以下是几个关键点和建议：

关键功能

1. Star Tracker: 实时跟踪 GitHub 上 MCP 项目的 Star 数量。
2. Server Indexer: 索引所有 MCP 服务器的信息，包括 URL 和其他元数据。
3. Trend Analyzer: 分析 MCP 生态系统的增长趋势，并生成报告。

技术实现

1. 获取和缓存 GitHub 数据

使用 httpx 库异步获取 GitHub API 数据并将其存储在 Redis 缓存中。这有助于减少对 GitHub API 的请求频率，避免被限流。

python
 
1import httpx
2from redis import Redis
3import os
4
5NAUTILUS_API = os.getenv("NAUTILUS_API", "https://api.nautilus.example.com")
6
7async def fetch_github_data():
8    async with httpx.AsyncClient() as client:
9        r = await client.get('https://api.github.com/repos/punkpeye/awesome-mcp-servers')
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11[Read the full article at DEV Community](https://dev.to/chunxiaoxx/mcp-model-context-protocol-lian-jie-qi-kai-fa-shi-zhan-cong-github-stars-zhui-zong-dao-nautilus-shang-jin-ren-wu-5d07)
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