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MCP Server For Local

by Dreamboat-Rachel
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Python
Apache 2.0
8
  • Linux
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Integrations

  • Provides local implementation of weather queries, Google search retrieval, and camera control capabilities that can be accessed through the MCP

MCP Server for Local

一个基于 MCP (Multi-Component Platform) 的本地代理服务器和客户端实现，提供多种 AI 工具调用能力。

功能特点

核心功能

  • 天气查询：实时获取全球任意位置的天气信息，支持温度、湿度、风速等详细数据
  • 谷歌搜索：智能检索互联网信息，支持多语言和高级搜索语法
  • 摄像头控制：支持拍照、视频流和微表情分析，可用于情绪识别
  • 图片生成：集成 ComfyUI，支持文本到图像的 AI 生成
  • 智能对话：基于 DashScope 的 AI 对话能力，支持上下文理解和多轮对话

技术特性

  • 跨平台支持（Windows 和 Linux）
  • 模块化设计，易于扩展新功能
  • 完整的日志系统，便于调试和监控
  • 支持自定义工具和 API 集成
  • 高性能并发处理能力

环境配置

系统要求

  • Python 3.8+
  • Node.js (可选，用于运行 JavaScript 服务器)
  • Chrome 浏览器（用于谷歌搜索功能）
  • 摄像头（用于拍照功能）
  • 至少 4GB 内存
  • 支持 CUDA 的显卡（可选，用于加速 AI 计算）

安装步骤

  1. 克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-for-local.git cd mcp-server-for-local
  1. 创建并激活虚拟环境：
# Windows python -m venv .venv .venv\Scripts\activate # Linux python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
  1. 安装依赖：
# 使用 uv 安装依赖 uv pip install -r requirements.txt # 如果遇到网络问题，可以使用国内镜像 uv pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  1. 配置环境变量：
# 复制环境变量模板 cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，设置你的配置

环境变量配置

编辑 .env 文件，设置以下配置：

  • DASHSCOPE_API_KEY: DashScope API 密钥（必填）
  • MODEL: 使用的模型名称（默认：qwen-max）
  • CONFIG_FILE: 服务器配置文件路径
  • GAODE_API_KEY: 高德地图 API 密钥（用于天气查询）
  • CHROME_PATH: Chrome 浏览器路径
  • CHROMEDRIVER_PATH: ChromeDriver 路径
  • BASE_URL: ComfyUI 服务器地址
  • SERVERS_DIR: 服务器脚本目录
  • LOG_LEVEL: 日志级别（可选：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR）

使用方法

基本使用

  1. 进入项目目录：
cd src/mcp
  1. 运行客户端：
uv run .\client\mcp_client.py .\proxy\proxy_server.py
  1. 在客户端中输入命令，例如：
  • "北京的天气怎么样？"
  • "在谷歌上搜索 Python 教程"
  • "拍照"
  • "生成一张猫的图片"

高级功能

  1. 自定义工具：
    • 在 src/mcp/tools 目录下添加新的工具类
    • 实现必要的接口方法
    • 在配置文件中注册新工具
  2. API 扩展：
    • 支持添加新的 API 服务
    • 可配置 API 密钥和端点
    • 支持自定义请求和响应处理
  3. 日志管理：
    • 支持多级别日志记录
    • 可配置日志输出位置
    • 支持日志轮转和归档

常见问题

安装问题

  1. 依赖安装失败：
# 尝试清理缓存后重新安装 uv pip cache purge uv pip install -r requirements.txt
  1. 虚拟环境问题：
# 如果激活失败，尝试重新创建虚拟环境 rm -rf .venv python -m venv .venv

运行问题

  1. 权限问题：
# Linux chmod +x src/mcp/proxy/proxy_server.py chmod +x src/mcp/client/mcp_client.py
  1. Chrome 相关问题：
  • 确保 Chrome 和 ChromeDriver 版本匹配
  • 检查 Chrome 路径是否正确
  • 确保有足够的权限运行 Chrome
  • 如果遇到驱动问题，可以手动下载对应版本的 ChromeDriver
  1. API 密钥问题：
  • 检查 .env 文件中的 API 密钥是否正确
  • 确保 API 密钥有足够的配额
  • 检查网络连接是否正常

开发指南

项目结构

src/mcp/ ├── client/ # 客户端代码 ├── proxy/ # 代理服务器代码 ├── tools/ # 工具实现 ├── utils/ # 工具函数 └── config/ # 配置文件

添加新功能

  1. 在 tools 目录下创建新的工具类
  2. 实现必要的接口方法
  3. 在配置文件中注册新工具
  4. 编写测试用例
  5. 更新文档

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！在提交之前，请确保：

  1. 代码符合项目规范
  2. 添加了必要的测试
  3. 更新了相关文档
  4. 通过了所有测试

许可证

MIT License

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

A customizable Model Context Protocol server implementation that enables AI models to interact with external tools including weather queries, Google search, and camera control functionality.

  1. 功能特点
    1. 核心功能
    2. 技术特性
  2. 环境配置
    1. 系统要求
    2. 安装步骤
    3. 环境变量配置
  3. 使用方法
    1. 基本使用
    2. 高级功能
  4. 常见问题
    1. 安装问题
    2. 运行问题
  5. 开发指南
    1. 项目结构
    2. 添加新功能
  6. 贡献指南
    1. 许可证

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