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MCP Server Demo

by IgnacioFucksmann
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Integrations

  • Integrates with Ollama to provide local LLM capabilities (using Llama 3 or other compatible models) for processing natural language queries and responding to free-form conversation.

  • Manages user data in a PostgreSQL database, supporting CRUD operations (add, delete, modify, query) for user profiles with details like names and email addresses.

  • Provides a web-based chat interface built with Streamlit, allowing users to interact with the system through natural language commands for database operations and free conversation.

MCP-Server-Demo mit Streamlit und Ollama

Dieses Projekt ist eine Demo eines Python MCP-Servers (Model Context Protocol), integriert mit einer in Streamlit erstellten Web-Chat-Schnittstelle und einem lokalen Sprachmodell mit Ollama. Ermöglicht Ihnen die Verwaltung von Benutzern in einer PostgreSQL-Datenbank (Hinzufügen, Löschen, Ändern, Abfragen) sowohl vom Chat als auch von externen MCP-Tools aus.

Eigenschaften

  • Web-Chat mit Streamlit.
  • Lokales LLM mit Ollama (Llama 3 oder ein anderes kompatibles Modell).
  • MCP-Server mit Tools für Benutzer-CRUD.
  • PostgreSQL-Datenbank zum Speichern von Benutzern.
  • Flexible Integration : Sie können nur den Chat, nur den MCP-Server oder beides verwenden.

Anforderungen

  • Python 3.9+
  • PostgreSQL läuft und ist zugänglich
  • Ollama installiert und ausgeführt (für lokales LLM)
  • Virtuelle Umgebung (empfohlen)
  • Abhängigkeiten in der Datei requirements.txt

Einrichtung

  1. Klonen Sie das Repository:
    git clone https://github.com/tu-usuario/mcp-server-demo.git cd mcp-server-demo
  2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:
    python -m venv .venv source .venv/bin/activate # En Linux/Mac .venv\\Scripts\\activate # En Windows
  3. Installieren Sie die Abhängigkeiten:
    pip install -r requirements.txt
  4. Konfigurieren Sie Ihre PostgreSQL-Datenbank und konfigurieren Sie die Verbindungsdetails in server.py .
  5. (Optional) Erstellen Sie eine .env Datei, wenn Sie API-Schlüssel verwenden.

Verwenden

1. Levanta Ollama und das LLM-Modell

ollama run llama3

2. Öffnen Sie den Streamlit-Chat

streamlit run streamlit.py

Öffnen Sie Ihren Browser unter http://localhost:8501 .

3. (Optional) Starten Sie den MCP-Server

mcp run server.py

entweder

uv run --with mcp mcp run server.py

Chat-Funktionen

  • Benutzer hinzufügen:
    Schreiben Sie: agregar usuario Juan juan@mail.com clave123
  • Benutzer löschen:
    Geben Sie ein: eliminar usuario juan@mail.com
  • Benutzer ändern:
    Geben Sie ein: modificar usuario juan@mail.com nombre=Juan Perez contraseña=nuevaClave
  • Benutzer konsultieren:
    Schreiben Sie: consultar usuarios oder consultar usuario juan@mail.com
  • Freies Gespräch:
    Wenn es sich bei der Nachricht nicht um eine Aktion handelt, antwortet das lokale LLM.

Credits

Beiträge und Anregungen sind willkommen!

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Ein Python-basierter Model Context Protocol-Server mit Streamlit-Chat-Schnittstelle, der es Benutzern ermöglicht, eine PostgreSQL-Datenbank sowohl über die Web-Benutzeroberfläche als auch über MCP-Tools zu verwalten, unterstützt von Ollama für die lokale LLM-Integration.

  1. Eigenschaften
    1. Anforderungen
      1. Einrichtung
        1. Verwenden
          1. Levanta Ollama und das LLM-Modell
          2. Öffnen Sie den Streamlit-Chat
          3. (Optional) Starten Sie den MCP-Server
        2. Chat-Funktionen
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