MCP Hello World 示例

本项目演示了使用 Flask 服务器和 OpenAI 集成实现的模型上下文协议 (MCP) 的简单示例。它展示了如何创建一个 MCP 服务器，该服务器提供数字加法函数，以及一个客户端，该客户端可以通过 OpenAI 的函数调用功能使用此函数。

组件

服务器 (server.py)

• 基于 Flask 的 MCP 服务器，实现了：
  • 一个简单的加法函数 (add_numbers)
  • 用于函数列表和执行的 MCP 协议端点
  • 加法函数的 JSON 模式定义
  • 运行在 http://localhost:8080

客户端 (client.py)

• 与 OpenAI 的 API 和 MCP 服务器集成
• 演示：
  • 从 MCP 服务器获取可用函数
  • 将 MCP 函数转换为 OpenAI 函数规范
  • 通过 OpenAI 的聊天完成功能进行函数调用
  • 处理和显示结果

前提条件

• Python 3.x
• OpenAI API 密钥

安装

1. 克隆存储库
2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

配置

1. 设置您的 OpenAI API 密钥：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

用法

1. 启动 MCP 服务器：

python server.py

2. 在单独的终端中，运行客户端：

python client.py

客户端将：

1. 连接到 MCP 服务器
2. 获取可用函数
3. 启动与 OpenAI 模型的对话
4. 演示通过添加两个数字（42 和 17）进行函数调用
5. 显示结果

项目结构

.
├── README.md           # 项目文档
├── requirements.txt    # Python 依赖项
├── server.py          # MCP 服务器实现
└── client.py          # OpenAI 客户端实现

依赖项

• python-dotenv: 环境变量管理
• openai: OpenAI API 客户端
• flask: Web 服务器框架
• requests: HTTP 客户端库

示例输出

运行客户端时，您将看到：

1. 可用的 MCP 函数列表
2. 模型决定使用加法函数
3. 函数执行结果
4. 来自模型的最终响应

贡献

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