管控客户端服务

要求

• Python 3.13
• 在 pyproject.toml 中列出的依赖项

安装

1. 克隆仓库：

   git clone <repository-url>
   cd documentation
   

2. 创建虚拟环境并激活它：

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

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 设置环境变量：

   在根目录下创建一个 .env 文件，内容如下：

   SCRAPING_DOG_API_KEY=your_scraping_dog_api_key
   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   

使用方法

运行客户端

1. 导航到根目录：

   cd ..
   

2. 运行客户端：

   python client.py
   

3. 在交互式提示循环中输入您的提示。键入 quit 或 exit 来停止客户端。

项目文件

client.py

此文件包含与 MCP 服务器和 OpenAI 的 GPT-4 模型交互的主要客户端代码。它包括以下关键组件：

• MCPClient：管理与 MCP 服务器连接的类，并提供检索可用工具和调用它们的方法。
• agent_loop：一个异步函数，使用 LLM 和可用工具处理用户查询。
• main：设置 MCP 服务器、初始化工具并运行交互式循环的主要函数。

ksrk-mcp/ksrk-mcp-server.py

此文件包含 MCP 服务器的实现。它包括以下关键组件：

• search_web：一个异步函数，使用 ScrapingDog API 搜索网络。
• fetch_url：一个异步函数，获取 URL 的内容。
• about_ksrk：一个 MCP 工具，在给定网站上搜索关于“ksrk”的详细信息。

ksrk-mcp/test-website.py

此文件包含一个脚本，用于使用 httpx 和 BeautifulSoup 测试网站抓取。

许可证

该项目在 MIT 许可证下发布。详情见 LICENSE 文件。

致谢

• OpenAI 提供了 GPT-4 模型。
• ScrapingDog 提供了网络抓取 API。
• BeautifulSoup 用于解析 HTML 和 XML 文档。
• httpx 作为 HTTP 客户端。