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提供基于 Docker 的 MCP 开发环境，用于构建、调试和测试服务端能力。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"MCP Development Environment" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请基于这个 MCP Development Environment，帮我启动一个本地开发环境，用 Python 服务器实现文件读写工具，并说明目录结构、运行步骤和调试方法。
一套可运行的本地开发方案，包含示例代码、启动命令与调试说明。
请在该开发环境中设计一个 MCP 服务示例：从 SQL 查询数据，写入 Redis 缓存，并提供测试步骤验证查询结果和缓存命中情况。
包含服务逻辑、集成流程与验证步骤的测试示例。
请使用这个环境为一个 Node.js MCP 服务器生成测试方案，覆盖工具调用、异常处理和容器内调试，并给出推荐命令。
一份面向 Node.js MCP 服务的测试与调试清单，附示例命令。
让 AI 全面感知本地开发环境，快速排查进程、容器与代码状态问题
在项目工作区中安全管理 Python 虚拟环境与依赖包操作。
通过 MCP 协议安全连接并操作 MySQL 数据库，便于查询、管理与自动化集成。
帮助开发者快速查询和利用开发文档，提升编码与集成效率。
整合 GitHub、Docker 和文件系统操作的 DevOps MCP 工具
通过 MCP 执行 MySQL 查询、管理数据库并切换多项目环境，无需本地客户端。