简单MCP服务器

MCP SimpleServer

一个简单的MCP服务器示例，可用于测试MCP客户端。

使用方法

1. 克隆仓库： git clone

2. 进入项目目录： cd simpleserver

3. 安装所需依赖： uv sync 如果已安装uv，或者 pip install -r requirements.txt 如果您使用pip。强烈建议使用uv，因为它更快更高效，并且下面的命令需要它。

4. 在项目根目录下创建一个.env文件，并添加以下键（参见.env.example）：

WEATHER_API_KEY=xxx
OPENAI_API_KEY=sk-
NOTES_FILE="/tmp/notes.md"

您可以从https://openweathermap.org/api获取免费的OpenWeatherMap API密钥，从https://platform.openai.com/signup获取OpenAI API密钥。

测试天气MCP服务器（main.py）

1. 运行服务器： uv run mcp dev main.py 这将启动服务器，您可以在本地主机上浏览它（默认端口是6274）
2. 打开浏览器访问http://127.0.0.1:6274
3. 点击“连接”
4. 点击顶部菜单中的“工具”
5. 点击“列出工具”

现在您应该能看到两个方法，“add”和“get_weather”。

6. 点击“get_weather”，并在输入字段中输入城市名称（例如，“London”）。
7. 点击“运行工具”。如果您设置了天气API密钥，您应该能看到该城市的天气信息。

测试笔记管理器（simplenote.py）

1. 运行服务器： uv run mcp dev simplenote.py 这将启动服务器，您可以在本地主机上浏览它（默认端口是6274）
2. 打开浏览器访问http://localhost:6274
3. 点击“连接”
4. 点击顶部菜单中的“工具”
5. 点击“列出工具” 现在您应该能看到三个方法，“add_note”，“get_notes”和“get_last_note”。

您可以使用这些命令添加笔记，获取所有笔记或仅获取最后一条笔记。条目会持久保存，因为它们被保存到本地文件中。

使用OpenAI代理测试MCP服务器（aiagent.py）

当与OpenAI代理一起使用时，MCP真正表现出色。您可以与OpenAI模型聊天，并让它调用MCP服务器来获取信息并执行自定义操作。 运行应用程序：uv run aiagent.py

尽情聊天吧！当您要求它执行在MCP服务器中定义的操作时，它会调用MCP服务器： - 添加笔记 - 获取所有笔记 - 获取最后一条笔记

如何使用带有代理的MCP工作

• 从.env文件加载环境变量（包括您的OpenAI API密钥）。
• 作为子进程启动SimpleNotes MCP服务器。
• 创建一个代理，其指令用于处理笔记管理和一般查询。
• 运行交互式聊天循环：
• 提示用户输入。
• 将输入发送给代理，代理使用MCP服务器和OpenAI模型生成响应。
• 打印助手的回答。
• 在输入“quit”，Ctrl+C或EOF时优雅地退出。