Data Query MCP Server

# MCP架构说明 ## 当前架构 这个项目使用以下架构连接到小智AI平台： ``` 小智AI平台 <-- WebSocket --> mcp_pipe.py <-- stdio --> data_query_server.py ``` ### 组件说明 1. **data_query_server.py** - 数据查询MCP服务器 - 提供5个数据查询工具 - 通过stdio与mcp_pipe.py通信 2. **mcp_pipe.py** - WebSocket通信管道 - 连接到小智AI WebSocket端点 - 将WebSocket消息转换为stdio通信 - 管理多个MCP服务器进程 3. **小智AI平台** - 远程AI服务 - 通过WebSocket接收MCP工具调用 - 处理AI查询并调用相应工具 ### 配置说明 - **MCP_ENDPOINT** 环境变量：指定小智AI WebSocket端点 - **mcp_config.json**：配置本地MCP服务器（stdio模式） ### 支持的传输类型 - `stdio` - 标准输入输出（用于本地MCP服务器） - `sse` - Server-Sent Events - `http` - HTTP API - `streamablehttp` - 流式HTTP **注意**：直接的`websocket`类型不被支持，WebSocket连接通过`MCP_ENDPOINT`环境变量配置。 ## 工作流程 1. 启动脚本设置`MCP_ENDPOINT`环境变量 2. `mcp_pipe.py`读取环境变量并连接到WebSocket端点 3. `mcp_pipe.py`启动本地MCP服务器(`data_query_server.py`) 4. 小智AI通过WebSocket发送工具调用请求 5. `mcp_pipe.py`将请求转发给本地服务器 6. 本地服务器处理请求并返回结果 7. `mcp_pipe.py`将结果通过WebSocket返回给小智AI ## 测试状态 ✅ **成功** - 数据查询服务器正常运行 ✅ **成功** - WebSocket连接建立 ✅ **成功** - 工具调用请求被正确处理 ✅ **成功** - 返回查询结果给小智AI平台