MCP 服务器

Model Context Protocal (MCP) Implementation

这是一个简单的 MCP 服务器框架，它能够通过结构化的消息协议传递数据，从而实现客户端和服务器之间的无缝通信。它支持高效的数据交换、实时处理以及针对各种应用的可定制扩展，从而确保在各种环境中的可扩展性和可靠性。

jraa1995

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模型上下文协议 (MCP) 实现

此仓库包含 ClimateGPT 1 队正在开发的 模型上下文协议 (MCP) 框架。

📂 项目结构

/mcp-framework ├── modules/ # 核心 MCP 组件 │ ├── context_manager.py # 存储执行上下文内存 │ ├── data_loader.py # 处理数据集加载 │ ├── query_manager.py # 动态路由查询 │ ├── pipeline_manager.py # 执行 MCP 步骤 ├── models/ # 用于 MCP 框架检查的测试 EDA / 初始模型 │ ├── scenario_projection.py # 临时趋势分析 │ ├── temperature_trends.py # 气候情景预测 │ ├── Model3.py # 模型 3 ├── config/ # 配置设置 │ ├── config.yaml # 定义数据集路径和管道步骤 ├── logs/ # 执行日志 │ ├── mcp_execution.log ├── tests/ # 用于 MCP 验证的单元测试 ├── main.py # MCP 执行的入口点 ├── requirements.txt # Python 依赖项 ├── README.md # 项目文档

如何运行 MCP 框架

克隆仓库 (如果尚未克隆):

git clone https://github.com/ newsconsole/GMU_DAEN_2025_01_A.git

切换到 ClimateGPT 1 队分支:
```
git checkout ClimateGPT_Team1
```

确保设置 venv (虚拟环境)

1. python -m venv venv
2. venv\Scripts\Activate

安装依赖项 (requirements.txt):
```
pip install -r requirements.txt
```
运行 MCP 管道
```
python main.py
```

配置 & 执行

MCP 管道 由 config/config.yaml 动态控制，该文件定义了数据集和管道步骤
日志存储在 logs/mcp_execution.log 中，用于调试和跟踪执行结果

推荐服务器

Crypto Price & Market Analysis MCP Server

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它使用 CoinCap API 提供全面的加密货币分析。该服务器通过一个易于使用的界面提供实时价格数据、市场分析和历史趋势。 (Alternative, slightly more formal and technical translation): 一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，利用 CoinCap API 提供全面的加密货币分析服务。该服务器通过用户友好的界面，提供实时价格数据、市场分析以及历史趋势数据。

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