MCP_3 项目说明
项目概述
MCP_3是一个基于Model Context Protocol (MCP)的应用框架，用于构建能够与外部资源和工具交互的AI系统。该项目提供了论文搜索与管理、天气查询等功能，展示了MCP在实际应用中的使用方式。
目录结构
MCP_3/
├── papers/ # 论文存储目录
│ ├── ai_courses_and_specializations/ # AI课程与专业化论文
│ └── few-shot/ # Few-shot学习论文
├── __init__.py # 包初始化文件
├── client.py # MCP客户端实现demo
├── mcp_chatbot.py # MCP聊天机器人
├── mcp_summary.md # MCP论文摘要
├── readme.md # 项目说明文档
├── server.py # 主MCP服务器
├── server_config.json # MCP服务器配置
└── weather_server.py # 天气服务MCP服务器
安装说明
克隆或下载项目到本地
安装必要的依赖：
pip install -r requirements.txt
配置说明
server_config.json
配置文件定义了MCP服务器的连接参数：
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "MCP_3"]
},
"research": {
"command": "uv",
"args": ["run", "MCP_3/server.py"]
},
"fetch": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-fetch"]
}
}
}
使用方法
启动服务器
主服务器
uv run MCP_3/server.py
检查服务器
使用MCP检查器查看服务器提供的工具和资源：
# 本地检查服务器
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run MCP_3/server.py
# 远程检查服务器
修改server.py启动命令后运行
npx @modelcontextprotocol/inspector
使用聊天机器人
启动MCP聊天机器人进行交互式操作：
uv run MCP_3/mcp_chatbot.py
聊天机器人命令
@folders- 查看可用的论文主题@<topic>- 搜索特定主题的论文/prompts- 列出可用的提示词/prompt <name> <arg1=value1>- 执行提示词quit- 退出聊天机器人
功能介绍
1. 论文搜索与管理
主服务器提供以下工具：
search_papers(topic, max_results)- 搜索特定主题的论文extract_info(paper_id)- 提取特定论文的详细信息get_weather(city)- 获取指定城市的天气信息add(a, b)- 将两个整数相加
2. 资源与提示词
资源
papers://folders- 论文主题目录资源papers://<topic>- 特定主题的论文资源
提示词
generate_search_prompt(topic, num_papers)- 生成用于搜索和分析论文的提示词
示例
搜索论文
Query: search for paper on few-shot
搜索论文并保存摘要
Query: search for paper on few-shot，save the content in the file "mcp_summary.md"
获取天气信息
Query: Get weather forecast for New York
获取天气警报
Query: Get weather alerts for California
开发说明
添加新的MCP工具
在服务器文件中使用@mcp.tool()装饰器添加新工具：
@mcp.tool()
def new_tool(param1, param2):
"""工具描述"""
# 工具实现
return result
添加新的MCP资源
在服务器文件中使用@mcp.resource()装饰器添加新资源：
@mcp.resource(uri="resource://name")
def get_resource():
"""资源描述"""
# 资源实现
return resource_content
许可证
MIT License