Python MCP 服务器 - 文档搜索

这是一个简单的 MCP (Minimal Command Protocol) 服务器，允许用户使用 Serper API 搜索来自流行的库（如 LangChain、LlamaIndex 和 OpenAI）的文档。 该服务器获取搜索结果，并使用 HTTP 请求和 BeautifulSoup 从 Web 中提取相关文档。

功能

• 支持搜索 LangChain、LlamaIndex 和 OpenAI 的文档。
• 使用 Serper API 执行 Web 搜索。
• 提取并返回相关文档页面中的文本。
• 可以通过 MCP 协议交互使用。

要求

• Python 3.12 或更高版本。
• 用于执行 Web 搜索的 Serper API 密钥。
• 用于服务器和工具执行的 MCP 库。
• 用于 HTTP 请求和 HTML 解析的 BeautifulSoup4 和 httpx。

安装

步骤 1：安装 Python 依赖项

要设置项目，请克隆此存储库并安装所需的依赖项。

git clone <repository-url>
cd <repository-directory>
pip install -r requirements.txt

或者，如果您不使用 requirements.txt 文件：

pip install httpx beautifulsoup4 mcp python-dotenv

步骤 2：设置环境变量

在项目的根目录中创建一个 .env 文件，其中包含您的 Serper API 密钥。

SERPER_API_KEY=your-serper-api-key-here

确保使用 dotenv 包加载 .env 文件。

步骤 3：运行服务器

设置好环境后，使用以下命令运行服务器：

uv run main.py

服务器将启动并等待输入。

用法

服务器运行后，您可以使用它来查询特定库的最新文档。 以下是如何查询该工具的示例：

示例查询

使用 uv run main.py 启动您的服务器。

在另一个终端中或从交互式 MCP 客户端中，调用 get_docs 工具来搜索文档：

 get_docs("Chroma DB", "langchain")

这将在 LangChain 文档中搜索“Chroma DB”并返回相关内容。

可用库

• LangChain：文档位于 langchain.com
• LlamaIndex：文档位于 llamaindex.ai
• OpenAI：文档位于 platform.openai.com

代码概述

main.py

• FastMCP：初始化 MCP 服务器。
• 工具：服务器有两个工具：
• dummy_tool：一个简单的工具，用于确认服务器已启动并正在运行。
• get_docs：获取给定查询和库（LangChain、LlamaIndex、OpenAI）的最新文档。
• search_web()：处理使用 Serper API 进行搜索。
• fetch_url()：获取 URL 并使用 BeautifulSoup 提取文本内容。

dotenv 和 logging

• 从 .env 文件加载 Serper API 密钥。
• 提供调试级别的日志记录，以便更好地了解服务器操作和潜在问题。

故障排除

• 缺少 API 密钥：确保 Serper API 密钥在 .env 文件中设置正确。 如果缺少，您将收到错误。
• 超时问题：如果搜索或 URL 获取超时，请尝试增加超时值或检查网络连接。
• 包安装问题：确保已安装所有依赖项并且已激活正确的 Python 环境。

贡献者

Udayan Sawant