my-mcp
MCP-Server
MCP-Server는 FastMCP 서버를 중심으로 구축된 소형 Python 워크스페이스입니다. 메인 패키지는 my-mcp/에 위치하며, SQLite의 로컬 날씨 데이터와 CoinGecko의 실시간 암호화폐 도구를 결합한 DataTools라는 서버를 노출합니다.
포함된 기능
로컬 데이터베이스에서 날씨 측정값을 쿼리하고 평균을 계산하기 위한 MCP 도구
CoinGecko에서 암호화폐 가격 및 상위 코인을 가져오기 위한 MCP 도구
weather://latest에 위치한 동적 MCP 리소스클라이언트 측 LLM 워크플로우를 위한 날씨 요약 프롬프트
SQLAlchemy 모델 및 Alembic 마이그레이션을 사용한 SQLite 지속성
컨테이너에서 서버를 실행하기 위한 Docker 지원
저장소 레이아웃
.
├── Dockerfile
├── pyproject.toml
├── uv.lock
└── my-mcp/
├── alembic.ini
├── migrations/
├── data/
├── pyproject.toml
├── README.md
└── src/my_mcp/
├── server.py
└── db/요구 사항
Python 3.14
설정
워크스페이스 루트에서 종속성을 설치합니다:
uv sync서버는 사용 가능한 경우 .env의 환경 변수를 사용합니다. 가장 중요한 변수는 다음과 같습니다:
HOST- MCP 서버의 바인드 주소 (예:0.0.0.0)PORT- SSE 포트 (예:8080)DB_PATH- SQLite 데이터베이스 경로 (기본값:data/app.db)
데이터베이스
데이터베이스 스키마는 Alembic으로 관리되며 SQLite에 저장됩니다.
패키지 디렉토리에서 마이그레이션을 실행합니다:
cd my-mcp
uv run alembic upgrade head샘플 데이터가 필요한 경우 다음을 사용하여 데이터베이스를 시드할 수 있습니다:
cd my-mcp
uv run python -m my_mcp.db.seed로컬 실행
저장소 루트에서 서버를 시작합니다:
uv run --package my-mcp my-mcp기본적으로 서버는 SSE를 통해 실행되며 HOST 및 PORT에 정의된 호스트와 포트에서 수신 대기합니다.
Docker
이미지를 빌드합니다:
docker build -t mcp-server .실행합니다:
docker run --rm -p 8080:8080 -e HOST=0.0.0.0 -e PORT=8080 -e DB_PATH=data/app.db mcp-serverMCP 도구 및 리소스
도구
readings_for_city(city, hours=6)- 도시의 최근 날씨 측정값을 반환합니다.average_temp(city, hours=6)- 도시의 평균 기온을 반환합니다.get_crypto_price(coin_id="bitcoin")- 코인의 가격, 시가 총액 및 24시간 변동폭을 반환합니다.get_top_coins(limit=5)- 시가 총액 기준 상위 암호화폐를 반환합니다.
리소스
weather://latest- 데이터베이스의 최신 날씨 측정값을 반환합니다.
프롬프트
weather_summary(city, hours=6)- 클라이언트 또는 LLM을 위한 간결한 날씨 요약 프롬프트를 준비합니다.
클라이언트 구성
SSE 기반 클라이언트의 경우, 실행 중인 서버 URL을 가리키도록 설정합니다 (예):
http://localhost:8080/sseClaude Desktop 또는 유사한 도구의 경우, 이 저장소에서 uv run --package my-mcp my-mcp를 실행하는 명령 기반 구성을 사용하십시오.
참고 사항
암호화폐 도구는 공개 CoinGecko API를 호출하므로 인터넷 연결이 필요합니다.
데이터베이스 파일이 존재하지 않으면 자동으로 생성됩니다.
Alembic은
my-mcp/alembic.ini내에서sqlite:///./data/app.db를 사용하도록 이미 구성되어 있습니다.
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