run.sh

#!/bin/bash

# 确保 /app 目录存在 (通常 Docker WORKDIR 会处理)
mkdir -p /app/python_mcp_server

# 动态生成 config.json
# 注意：Python 脚本的路径现在是容器内的路径
cat <<EOF > /app/config.json
{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tavily-mcp@0.1.2"
      ],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}" // 从环境变量获取
      }
    },
    "my-python-server": {
      "command": "python3", // 确保容器中有 python3
      "args": [
        "/app/python_mcp_server/server.py", // 容器内的绝对路径
        // "--port", "8001" // 如果您的 Python server 需要指定端口
      ],
      "env": {
        // "MY_PYTHON_API_KEY": "${MY_PYTHON_API_KEY}" // 从环境变量获取
      }
    }
  }
}
EOF

# 检查 mcpo 是否可执行，如果不是通过全局安装的，可能需要指定路径
# 例如，如果 mcpo 在 /app/bin/mcpo
# exec /app/bin/mcpo --config /app/config.json

# 假设 mcpo 是全局安装的或在 PATH 中
exec mcpo --config /app/config.json