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Schnellstart

Starten Sie swag2mcp in 2 Minuten.

Zum ersten Mal? Installieren Sie swag2mcp zuerst — dauert 30 Sekunden. Bereits installiert? Springen Sie zu Schritt 1.

1. Initialisieren

Home-Verzeichnis (empfohlen)

Einmalige Einrichtung für Ihr gesamtes System. Die Konfiguration wird in Ihrem Home-Ordner gespeichert.

bash
swag2mcp init
# Erstellt ~/.swag2mcp/swag2mcp.yaml
powershell
swag2mcp.exe init
# Erstellt %USERPROFILE%\.swag2mcp\swag2mcp.yaml

Projektverzeichnis

Für einen isolierten Arbeitsbereich innerhalb Ihres Projekts.

bash
mkdir -p ./swag2mcp && swag2mcp init ./swag2mcp
powershell
mkdir ./swag2mcp; swag2mcp.exe init ./swag2mcp

Aus ZIP

Wenn Sie einen fertigen Arbeitsbereich haben (z. B. von einem Kollegen):

bash
swag2mcp import --from-zip workspace.zip

2. Agenten-Skills installieren (empfohlen)

Installieren Sie die swag2mcp-Skills, um Ihrem KI-Agenten alle Befehle, Flags, das Konfigurationsformat und reale Beispiele beizubringen.

Bitten Sie Ihren Agenten:

bash
"Fügen Sie den swag2mcp-cli-Skill von https://github.com/mmadfox/swag2mcp/blob/main/.agents/skills/swag2mcp-cli/SKILL.md hinzu"
"Fügen Sie den swag2mcp-format-Skill von https://github.com/mmadfox/swag2mcp/blob/main/.agents/skills/swag2mcp-format/SKILL.md hinzu"

Einige IDEs erfordern einen Neustart nach dem Hinzufügen von Skills.

3. LLM-Client / IDE-Konfiguration

Konfigurieren Sie Ihre IDE, um eine Verbindung zu swag2mcp herzustellen. Die IDE startet den MCP-Server automatisch, wenn er benötigt wird.

json
{
  "mcp": {
    "swag2mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["swag2mcp", "mcp"],
      "enabled": true
    }
  }
}
json
{
  "mcpServers": {
    "swag2mcp": {
      "command": "swag2mcp",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}
json
{
  "mcp": {
    "swag2mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "swag2mcp",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Für andere IDEs (Cursor, VS Code, JetBrains) siehe den Integrationsleitfaden.

Wenn Sie den Arbeitsbereich unter einem benutzerdefinierten Pfad initialisiert haben (z. B. ./swag2mcp), verwenden Sie den vollständigen Pfad im Befehl: "command": ["swag2mcp", "mcp", "/absoluter/pfad/zu/swag2mcp"]

Starten Sie den MCP-Server nach jeder Konfigurationsänderung neu, damit die Änderungen wirksam werden.

Hinweis: Das auth-Tool ist standardmäßig deaktiviert (--disable-llm-auth=true). Um es zu aktivieren: swag2mcp mcp --disable-llm-auth=false.

4. MCP-Server starten

stdio (Standard) — für lokale IDE

Nichts zu konfigurieren. Ihre IDE startet swag2mcp automatisch über die obige Konfiguration.

bash
swag2mcp mcp

SSE / Streamable HTTP — für Remote-Zugriff

bash
swag2mcp mcp --transport sse --http-addr :8080

Oder in swag2mcp.yaml konfigurieren:

yaml
mcp:
  transport: sse
  addr: ":8080"
  path: "/mcp"

Siehe MCP-Server-Referenz für alle Flags.

Specs nach Tags filtern

bash
swag2mcp mcp --tags weather,public

Nur Specs mit passenden Tags werden dem LLM zur Verfügung gestellt.

Überprüfen, ob es funktioniert

Fragen Sie nach dem Verbinden Ihren LLM-Agenten:

bash
"Welche MCP-Tools unterstützt du?"

Wenn der Agent swag2mcp-Tools auflistet (spec_list, search, invoke usw.) — funktioniert alles.

Beispiel-Abfragen zum Ausprobieren

Fragen Sie Ihren AgentenWas passiert
"Wie ist das Wetter in New York?"invoke — ruft Open-Meteo-Vorhersage-API auf
"Wie ist der aktuelle BTC-Kurs?"invoke — ruft Binance-Ticker-API auf
"Erzähl mir einen Dad Joke"invoke — ruft icanhazdadjoke-API auf
"Zeig mir Pikachu"invoke — ruft PokéAPI nach Namen auf
"Wer ist Rick Sanchez?"invoke — ruft Rick and Morty-Charakter-API auf
"Wie ist die Luftqualität in Peking?"invoke — ruft Open-Meteo-Luftqualitäts-API auf
"Wie hoch sind die Wellen vor Portugal?"invoke — ruft Open-Meteo-Meer-API auf
"Suche nach Witzen über Hunde"invoke — ruft dadjoke-Such-Endpunkt auf
"Liste alle Pokémon auf"invoke — ruft PokéAPI-Listen-Endpunkt auf
"Wie hoch ist der Mount Everest?"invoke — ruft Open-Meteo-Höhen-API auf

5. Wie geht es weiter?