Ksrk Mcp Server Client

要求

• Python 3.13
• 依赖项在 pyproject.toml 中列出

安装

1. 克隆仓库：

   git clone <repository-url>
   cd documentation
   

2. 创建一个虚拟环境并激活它：

   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

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 以停止客户端。

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: 一个管理与 MCP 服务器的连接并提供检索可用工具和调用它们的方法的类。
• agent_loop: 一个使用 LLM 和可用工具处理用户查询的异步函数。
• main: 设置 MCP 服务器、初始化工具并运行交互式循环的主函数。

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: 一个使用 ScrapingDog API 搜索网络的异步函数。
• fetch_url: 一个获取 URL 内容的异步函数。
• about_ksrk: 一个 MCP 工具，用于在给定网站上搜索有关 "ksrk" 的详细信息。

ksrk-mcp/test-website.py

此文件包含一个使用 httpx 和 BeautifulSoup 测试网站抓取的脚本。

许可证

此项目根据 MIT 许可证获得许可。 有关详细信息，请参见 LICENSE 文件。

鸣谢

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