Filesystem MCP Server
MCP Integration Project — Resume Matching Agent
Milestone 2: Ersetzt direkte Dateisystem-Tool-Importe durch einen vollständig spezifikationskonformen Model Context Protocol (MCP)-Server, der von einem LangGraph-Agenten genutzt wird.
Architektur
User
│
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matching_agent.py (LangGraph state machine)
│
│ JSON-RPC 2.0 over stdio
▼
mcp_client.py (subprocess manager + RPC transport)
│
▼
filesystem_mcp_server.py (MCP server, 6 tools)
│
▼
resumes/ (file system)Wichtige Dateien
Datei | Rolle |
| JSON-RPC-2.0-MCP-Server, der 6 Dateisystem-Tools bereitstellt |
| Wiederverwendbarer MCP-Client mit stdio-Transport und Subprozessverwaltung |
| LangGraph-Agent – entdeckt und ruft Tools über MCP auf |
| Unit-Tests für alle JSON-RPC-Methoden (ohne Subprozess) |
| Integrationstests mit echtem Subprozess + LangChain-Brücke |
| 6 Mermaid-Diagramme des Systems |
Einrichtung
1. Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt2. API-Schlüssel konfigurieren
cp .env.example .env
# Edit .env and set OPENROUTER_API_KEYHolen Sie sich einen kostenlosen Schlüssel unter openrouter.ai/keys.
Ausführen
Starten Sie den Resume Matching Agent
python matching_agent.pyBeispielabfragen:
"List all resumes in the resumes folder""Find candidates with Python skills and rank them by experience""Batch read all resumes and create a skills comparison report""Watch the resumes folder for new candidates""Read Alice Johnson's resume and write a one-paragraph summary"
Testen Sie den MCP-Server eigenständig
# Send a raw JSON-RPC request
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"0.1"}}}' | python filesystem_mcp_server.py
# Test the MCP client
python mcp_client.pyTests ausführen
# Unit tests (fast, no subprocess)
python -m pytest tests/test_mcp_server.py -v
# Integration tests (spawns subprocess)
python -m pytest tests/test_agent.py -v -s
# All tests
python -m pytest tests/ -vMCP-Server – Verfügbare Tools
Tool | Beschreibung |
| Liest PDF-, DOCX- oder TXT-Datei; gibt Text + Metadaten zurück |
| Listet Dateien in einem Verzeichnis mit optionalem Filter auf |
| Schreibt Text in eine Datei (erstellt Verzeichnisse bei Bedarf) |
| Groß-/kleinschreibungsunabhängige Stichwortsuche mit Kontext |
| NEU – Snapshot-Diff-Überwachung für neue/geänderte/gelöschte Dateien |
| NEU – Parallele Verarbeitung mehrerer Dateien über ThreadPoolExecutor |
MCP-Server – JSON-RPC-Methoden
Methode | Beschreibung |
| MCP-Handshake; gibt Serverfunktionen zurück |
| Client-Bestätigungsbenachrichtigung (keine Antwort) |
| Ressourcenermittlung – listet alle 6 Tools mit Schemas auf |
| Führt ein benanntes Tool mit Argumenten aus |
| Listet Dateisystemressourcen auf (resumes-Verzeichnis) |
| Liest eine Dateiressource über |
| Lebensfähigkeitsprüfung |
JSON-RPC-2.0-Fehlercodes
Code | Name | Wann |
| Parse Error | Ungültiges JSON |
| Invalid Request | Keine gültige JSON-RPC-2.0-Nachricht |
| Method Not Found | Unbekannter Methoden- oder Toolname |
| Invalid Params | Fehlende/falsche Argumenttypen |
| Tool Error | Tool-Ausführung fehlgeschlagen |
Workflow-Diagramme
Siehe diagrams/workflow_diagram.md für 6 Mermaid-Diagramme:
Systemarchitektur-Übersicht
LangGraph-Zustandsmaschine
JSON-RPC-2.0-Nachrichtenfluss (vollständiges Sequenzdiagramm)
watch_directory-Polling-Ablaufbatch_process-ParallelausführungFehlerbehandlungsablauf
Abhängigkeit von Milestone 1
Dieses Projekt ist eine Refaktorierung des LLM-Powered-File-System-Assistant (Milestone 1). Die 4 ursprünglichen Tools (read_file, list_files, write_file, search_in_file) werden in den MCP-Server portiert. Der direkte import fs_tools in llm_file_assistant.py wird durch die MCP-Protokollebene ersetzt.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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