Skip to main content
Glama

AI Assistant MCP Server

MCP (Model Context Protocol) Server cho AI Assistant, được xây dựng với FastMCP và quản lý bằng uv.

🚀 Tính năng

  • FastMCP: Framework hiện đại cho MCP server

  • Tools: Các công cụ để tương tác với AI agent backend

  • Weather Tool: Lấy thông tin thời tiết thời gian thực 🌤️

  • Resources: Truy cập thông tin agent và conversations

  • Prompts: Các prompt templates có sẵn

  • Async Support: Hoàn toàn asynchronous

  • Type Safe: Type hints đầy đủ

Related MCP server: mcp-weather

📋 Yêu cầu

  • Python 3.10+

  • uv (Python package manager)

  • Backend API đang chạy (port 8000)

🛠️ Cài đặt với UV

1. Cài đặt UV (nếu chưa có)

# Windows PowerShell
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

2. Tạo virtual environment và cài đặt dependencies

cd MCP
uv venv
.venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

hoặc cài đặt trực tiếp:

uv pip install fastmcp python-dotenv pydantic httpx aiofiles

3. Cấu hình environment variables

copy .env.example .env

Cập nhật file .env:

BACKEND_API_URL=http://localhost:8000
OPENAI_API_KEY=your_key_here
WEATHER_API_KEY=your_openweathermap_key_here  # Optional - for weather tool

Note: Weather tool hoạt động ngay cả khi không có WEATHER_API_KEY. Nó sẽ tự động dùng wttr.in (miễn phí). API key chỉ cần thiết nếu muốn độ chính xác cao hơn.

🚀 Chạy MCP Server

Với UV (khuyên dùng)

uv run server.py

hoặc

.venv\Scripts\activate
python server.py

Development mode

uv run server.py --reload

📡 MCP Server Capabilities

Tools (Công cụ)

  1. chat_with_agent

    • Gửi tin nhắn đến AI agent

    • Tham số: message, conversation_id (optional), user_id (optional)

  2. get_conversation_history

    • Lấy lịch sử hội thoại

    • Tham số: conversation_id

  3. get_agent_status

    • Lấy trạng thái hiện tại của agent

    • Không cần tham số

  4. get_agent_graph

    • Lấy cấu trúc LangGraph workflow

    • Không cần tham số

  5. delete_conversation

    • Xóa một hội thoại

    • Tham số: conversation_id

  6. health_check

    • Kiểm tra sức khỏe backend API

    • Không cần tham số

  7. get_current_weather 🌤️

    • Lấy thông tin thời tiết hiện tại cho một thành phố

    • Tham số: city (bắt buộc), country_code (optional), units (optional)

    • Ví dụ: get_current_weather("Hanoi", "VN", "metric")

  8. get_weather_forecast 🌦️

    • Lấy dự báo thời tiết 1-5 ngày

    • Tham số: city (bắt buộc), country_code (optional), days (1-5), units (optional)

    • Ví dụ: get_weather_forecast("Ho Chi Minh", "VN", 3)

Resources (Tài nguyên)

  1. agent://info

    • Thông tin chi tiết về agent

  2. agent://status

    • Trạng thái hoạt động của agent

  3. conversations://list

    • Danh sách các hội thoại (placeholder)

Prompts (Prompt Templates)

  1. casual_chat - Trò chuyện thông thường

  2. technical_help - Hỗ trợ kỹ thuật

  3. creative_writing - Viết sáng tạo

  4. code_review - Review code

💡 Ví dụ sử dụng

Từ MCP Client

# Sử dụng tool chat_with_agent
result = await client.call_tool(
    "chat_with_agent",
    arguments={
        "message": "What is LangGraph?",
        "user_id": "user_123"
    }
)

# Lấy thông tin thời tiết 🌤️
weather = await client.call_tool(
    "get_current_weather",
    arguments={
        "city": "Hanoi",
        "country_code": "VN",
        "units": "metric"
    }
)

# Lấy thông tin agent
info = await client.read_resource("agent://info")

# Sử dụng prompt
messages = await client.get_prompt("technical_help")

Demo Weather Tool

# Chạy demo thời tiết
python3 demo_weather.py

# Hoặc chế độ tương tác
python3 demo_weather.py interactive

# Test
python3 tests/test_weather_tools.py

Cấu hình trong Claude Desktop

Thêm vào claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ai-assistant": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "F:\\UIT\\SE347\\Seminar\\MCP",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "env": {
        "BACKEND_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

Cấu hình trong Cline (VS Code)

Thêm vào settings:

{
  "mcp.servers": {
    "ai-assistant": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "F:\\UIT\\SE347\\Seminar\\MCP",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "env": {
        "BACKEND_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

🧪 Testing

Test với MCP Inspector

# Cài đặt MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

# Chạy inspector
mcp-inspector uv --directory F:\UIT\SE347\Seminar\MCP run server.py

Test với curl

# Test backend trước
curl http://localhost:8000/health

# Rồi mới chạy MCP server
uv run server.py

📁 Cấu trúc Project

MCP/
├── server.py                    # Main MCP server file
├── pyproject.toml               # Project configuration (uv/pip)
├── .env                         # Environment variables
├── .env.example                 # Example env file
├── README.md                    # Documentation (this file)
├── WEATHER_SETUP.md             # 🌤️ Weather tool detailed guide
├── QUICKSTART_VI.md             # 🌤️ Vietnamese quick start
├── INSTALL.md                   # Installation guide
├── WEATHER_SUMMARY.md           # 🌤️ Weather tool summary
├── demo_weather.py              # 🌤️ Weather demo script
├── src/
│   └── mcp_server/
│       ├── tools/
│       │   ├── chat_tools.py    # Chat tools
│       │   ├── agent_tools.py   # Agent tools
│       │   └── weather_tools.py # 🌤️ Weather tools
│       ├── resources/           # MCP resources
│       ├── prompts/             # Prompt templates
│       ├── core/                # Core configuration
│       └── utils/               # Utilities
├── tests/
│   ├── test_chat_tools.py
│   └── test_weather_tools.py    # 🌤️ Weather tests
└── .gitignore

🔧 Phát triển thêm

Thêm Tool mới

@mcp.tool()
async def your_new_tool(param: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Description of your tool.
    
    Args:
        param: Parameter description
        
    Returns:
        Result description
    """
    # Your implementation
    return {"result": "data"}

Thêm Resource mới

@mcp.resource("custom://resource")
async def your_resource() -> str:
    """
    Get custom resource data.
    """
    return "Resource content"

Thêm Prompt mới

@mcp.prompt()
async def your_prompt() -> List[Dict[str, str]]:
    """
    Custom prompt template.
    """
    return [
        {
            "role": "user",
            "content": "Your prompt content"
        }
    ]

📚 Tài liệu

General:

Weather Tool Documentation:

Weather API:

🐛 Troubleshooting

Lỗi "Backend is not healthy"

  • Đảm bảo Backend API đang chạy trên port 8000

  • Check: curl http://localhost:8000/health

Lỗi import fastmcp

uv pip install fastmcp

Lỗi connection refused

  • Kiểm tra BACKEND_API_URL trong .env

  • Đảm bảo không có firewall block

UV command not found

# Reinstall UV
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

📝 License

MIT License

F
license - not found
-
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • -
    license
    -
    quality
    -
    maintenance
    A basic Model Context Protocol server implementation that demonstrates core MCP functionality including tools and resources. Provides weather alerts through the Weather API and serves as a learning example for MCP development.
    Last updated
  • F
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    A Model Context Protocol (MCP) server built with the mcp-framework to provide weather-related tools and data to AI clients. It enables integration of weather capabilities and custom tools into the MCP ecosystem for use with platforms like Claude Desktop.
    Last updated
    19
  • A
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    This MCP server provides tools like weather lookup and follows the Model Context Protocol for tool calling, resource sharing, and prompt templates.
    Last updated
    305
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • MCP server exposing the Backtest360 engine API as tools for AI agents.

  • Pocket Agent (aipocketagent.com) MCP server — read tools for personas, apps, and product info.

  • MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/baominh5xx2/Seminar_se-ie-MCP'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server