MCP_3

# 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 1. 克隆或下载项目到本地 2. 安装必要的依赖： ```bash 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： ```json { "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 ```bash 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： ```bash # 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： ```bash 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： ```python @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： ```python @mcp.resource(uri="resource://name") def get_resource(): """资源描述""" # 资源实现 return resource_content ``` ## 许可证 MIT License