Spiral MCP 服务器

这是一个使用Python实现的Spiral API的模型上下文协议（MCP）服务器。它提供了一个与Spiral语言模型交互的标准接口。

安装

mcp install src/server.py --name "spiral-writing-tool" --with pydantic --with requests --with beautifulsoup4 --with httpx

配置

1. 创建并激活虚拟环境：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上使用 `venv\Scripts\activate`

2. 安装依赖项：

uv pip install -r requirements.txt

3. 在根目录下创建一个.env文件，并添加您的Spiral API密钥：

SPIRAL_API_KEY=your_api_key_here

您可以在 https://app.spiral.computer/api 获取API密钥。

运行服务器

启动服务器：

python src/server.py

默认情况下，服务器将在端口3000上运行。您可以通过设置PORT环境变量来更改此端口。

测试工具

要直接测试MCP工具：

python src/test_tools.py

这将运行所有可用工具的测试以验证其功能。

MCP工具

服务器实现了四个强大的MCP工具：

list_models

列出所有可用的Spiral模型及其功能和元数据。

示例响应：

{
    "models": [
        {
            "id": "model-id",
            "name": "model-name",
            "description": "模型描述",
            "input_format": "文本",
            "output_format": "文本",
            "capabilities": {
                "completion": true
            }
        }
    ]
}

generate

使用指定的Spiral模型生成文本。

参数：

• model: 要使用的Spiral模型的ID或别名
• prompt: 用于生成的输入文本

示例：

{
    "model": "model_id_or_slug",
    "prompt": "您的输入文本"
}

generate_from_file

使用Spiral模型从文件中生成文本。这对于处理较大的文档或保持一致的格式非常有用。

参数：

• model: 要使用的Spiral模型的ID或别名
• file_path: 用作输入的文件路径

示例：

{
    "model": "model_id_or_slug",
    "file_path": "path/to/your/input.txt"
}

generate_from_url

使用Spiral模型从URL生成文本。此工具可以自动从网页中提取文章内容。

参数：

• model: 要使用的Spiral模型的ID或别名
• url: 要获取内容的URL
• extract_article: 是否提取文章内容还是使用完整的HTML（默认：true）

示例：

{
    "model": "model_id_or_slug",
    "url": "https://example.com/article",
    "extract_article": true
}

错误处理

服务器处理各种错误情况，包括：

• 无效的API密钥
• 模型未找到
• 输入过长
• 超出速率限制
• URL抓取失败
• 文件读取错误
• 服务器错误
• 请求超时

每个错误都会返回一个清晰的错误消息，帮助诊断问题。

环境变量

• SPIRAL_API_KEY: 您的Spiral API密钥（必需）
• PORT: 服务器端口（可选，默认为3000）
• TIMEOUT: 请求超时时间（秒）（可选，默认为30）

特性

• 强大的错误处理：所有操作的全面错误处理和日志记录
• 文章提取：智能地从网页中提取文章内容
• 灵活的输入源：支持文本、文件和URL作为输入
• 异步操作：所有操作都是异步的，以提高性能
• 类型安全：对所有参数进行完整的Pydantic类型验证
• 日志记录：详细的调试日志，便于故障排除