MCP 服务器

MCP Server Example

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MCP 服务器示例

此仓库包含一个用于最新文档的模型上下文协议 (MCP) 服务器的实现。此代码演示了如何构建一个可以与各种 LLM 客户端集成的功能性 MCP 服务器。

什么是 MCP？

MCP（模型上下文协议）是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口 - 它提供了一种标准化的方式将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。

MCP 图表

主要优势

越来越多的预构建集成，您的 LLM 可以直接插入
可以在 LLM 提供商和供应商之间灵活切换
在您的基础设施中保护数据的最佳实践

架构概述

MCP 遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：

MCP 主机：诸如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具之类的程序，它们希望通过 MCP 访问数据
MCP 客户端：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端
MCP 服务器：轻量级程序，通过标准化的模型上下文协议公开特定功能
数据源：MCP 服务器可以访问的本地（文件、数据库）和远程服务（API）

核心 MCP 概念

MCP 服务器可以提供三种主要类型的能力：

资源：可以被客户端读取的类似文件的数据（例如 API 响应或文件内容）
工具：可以被 LLM 调用的函数（需要用户批准）
提示：预先编写的模板，可帮助用户完成特定任务

系统要求

Python 3.10 或更高版本
MCP SDK 1.2.0 或更高版本
uv 包管理器

快速入门

安装 uv 包管理器

在 MacOS/Linux 上：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

在 Windows 上：

pip install uv

请确保之后重新启动您的终端，以确保 uv 命令被识别。

项目设置

克隆并初始化项目：

# 为我们的项目创建一个新目录
git clone https://github.com/wolderufael/docs-MCP-server.git
cd docs-mcp-server

# 创建虚拟环境并激活它
uv venv
source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用： .venv\Scripts\activate

# 安装依赖
uv venv sync

运行服务器

启动 MCP 服务器：

uv run main.py

服务器将启动并准备好接受连接

连接到 Cursor ai

从官方网站安装 Cursor ai
配置 Cursor 以使用您的 MCP 服务器：

编辑 .cursor\mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/mcp-server",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}