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securityF
license-
qualityAn OpenAI API-based MCP server that provides deep thinking and analysis capabilities, integrating with AI editor models to deliver comprehensive insights and practical solutions.
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MCP 服务器
该项目是针对给定 OpenAPI URL 的 MCP（多代理对话协议）服务器 - https://api.apis.guru/v2/specs/microsoft.com/cognitiveservices-Training/3.2/openapi.json ，使用 AG2 的MCP 构建器自动生成。
先决条件
- Python 3.9+
- pip 和 uv
安装
- 克隆存储库：
- 安装依赖项： .devcontainer/setup.sh脚本使用
pip install -e ".[dev]"来安装依赖项。如果您没有使用 dev 容器，则可以手动运行此命令。或者，您可以使用uv：
发展
该项目使用ruff进行 linting 和格式化，使用mypy进行静态类型检查，使用pytest进行测试。
代码检查和格式化
要检查 linting 问题：
格式化代码：
这些命令也可以通过scripts/lint.sh脚本获得。
静态分析
运行静态分析（mypy、bandit、semgrep）：
该脚本还在.pre-commit-config.yaml中配置为预提交钩子。
运行测试
要运行覆盖测试：
这将运行 pytest 并生成覆盖率报告。如果需要合并报告和清理，可以使用：
预提交钩子
该项目使用.pre-commit-config.yaml中定义的预提交钩子。要安装钩子：
每次提交之前钩子都会自动运行。
运行服务器
MCP 服务器可以通过mcp_server/main.py脚本启动。它支持多种传输模式（例如stdio 、 sse ）。
启动服务器（例如，在 stdio 模式下）：
可以使用环境变量来配置服务器：
CONFIG_PATH：JSON 配置文件的路径（例如mcp_server/mcp_config.json ）。CONFIG：包含配置的 JSON 字符串。SECURITY：安全参数的环境变量（例如 API 密钥）。
有关如何加载这些内容的详细信息，请参阅mcp_server/main.py中的if __name__ == "__main__":块。
tests/test_mcp_server.py文件演示了如何以编程方式启动服务器并与之交互以进行测试。
构建和发布
该项目使用 Hatch 进行构建和发布。要构建项目，请执行以下操作：
发布项目：
这些命令也可以通过scripts/publish.sh脚本获得。
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
用于 Microsoft 认知服务自定义视觉训练 API 的 MCP 服务器，使 AI 代理能够通过自然语言交互创建、训练和管理自定义图像分类和对象检测模型。
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