MCP 文件阅读器

一个完全本地、免费的 AI 文件阅读器，使用 MCP (Model Context Protocol) 将 Python 工具服务器与本地 LLM (Ollama + Mistral) 连接起来。无需 API 密钥，无需云端，无需费用——完全在您的机器上运行。

🧾 功能

• 带有自定义工具 (list_files, read_file) 的 MCP 服务器

• 通过 Ollama (Mistral / Llama3.2) 集成本地 LLM

• 自动文件发现和内容读取

• 基于 AI 的文件内容摘要

• 路径遍历保护（内置安全性）

• 零成本——无需 API 密钥或订阅

🛠️ 技术栈

📦 安装

git clone https://github.com/JaneKarunyaJ/MCP-File-Reader.git
cd MCP-File-Reader
pip install mcp requests

从 https://ollama.com 安装 Ollama，然后拉取模型：

ollama pull mistral

🚀 使用方法

确保 Ollama 正在运行（安装后会自动启动），然后：

python client.py

客户端将：

1. 将 MCP 服务器作为子进程启动

2. 调用 list_files 以发现 my_files/ 中的文件

3. 为找到的每个文件调用 read_file

4. 将实际内容发送给 Mistral 进行摘要

📁 项目结构

MCP-File-Reader/
│
├── server.py          # MCP server — exposes list_files and read_file tools
├── client.py          # MCP client — calls tools and queries Ollama
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── my_files/          # Folder the AI is allowed to read
    ├── project_ideas.txt
    └── wishlist.txt

🔐 安全性

• MCP 服务器仅允许从 my_files/ 目录读取

• 路径遍历攻击（例如 ../../etc/passwd）会被自动拦截

• 没有数据离开您的机器——设置后完全离线

🧠 工作原理

client.py
   │
   ├── Step 1: Calls MCP tool → list_files()
   │              ↓
   │         Returns filenames from my_files/
   │
   ├── Step 2: Calls MCP tool → read_file(filename)
   │              ↓
   │         Returns actual file contents
   │
   └── Step 3: Sends real content to Ollama (Mistral)
                  ↓
             Returns AI summary

➕ 扩展项目

• 添加您自己的文件：将任何 .txt 文件放入 my_files/ 并再次运行

• 添加新工具：在 server.py 中添加新的工具处理程序（例如 search_in_file, write_file）

• 更改问题：编辑 client.py 中的 user_question 以询问有关文件的任何内容

• 更换模型：将 client.py 中的 MODEL = "mistral" 更改为您在 Ollama 中拉取的任何模型

📋 要求

• Python 3.9+

• 已安装 Ollama (ollama.com)

• 已拉取 Mistral 模型 (ollama pull mistral)

• mcp 和 requests Python 包