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Glama

MCP Car Database

database.py1.46 kB
from pathlib import Path from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integer from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base # Definindo a raiz do projeto: ROOT_PATH = Path(__file__).parent.parent # Garantindo que o diretório 'data' exista: data_dir = ROOT_PATH / 'data' data_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # Cria o diretório, se não existir # Criando a sessão para o banco de dados: db = create_engine(f"sqlite:///{ROOT_PATH / 'data' / 'cars.db'}") Session = sessionmaker(bind=db) session = Session() Base = declarative_base() # Tabela do banco de dados: class Car(Base): __tablename__ = "cars" id = Column("id", Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # ID do carro model = Column("model", String) # Modelo do carro year = Column("year", Integer) # Ano de fabricação fuel = Column("fuel", String) # Tipo de combustível brand = Column("brand", String) # Marca do carro color = Column("color", String) # Cor do carro mileage = Column("mileage", Integer) # Quilometragem do carro doors = Column("doors", Integer) # Número de portas transmission = Column("transmission", String) # Tipo de transmissão (manual, automática) price = Column("price", Integer) # Preço do carro status = Column("status", String) # Status do carro: novo, usado, "velho" Base.metadata.create_all(bind=db) # Criação do banco de dados

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Gabriel-Maxsy/MCP-Car'

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