Python MCP Server Client
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Python MCP Server Client

本项目是一个基于Python的MCP(模型上下文协议)服务器和客户端实现,旨在为AI模型提供标准化接口,统一不同大模型厂商的工具调用格式,并集成多种AI框架文档搜索功能。
2.5分
8.4K

什么是MCP Server?

MCP Server是实现模型上下文协议(MCP)的服务器,旨在为AI模型提供标准化接口,连接外部数据源和工具(如文件系统、数据库或API)。它相当于AI领域的'USB-C接口',统一了不同大模型厂商的Function Call格式和工具封装。

如何使用MCP Server?

通过简单的命令行工具安装后,可以配置本地Stdio协议或远程SSE协议服务。支持与Cursor、Cline等客户端集成,或通过Python客户端直接调用。

适用场景

1. 需要统一管理多个AI模型工具调用的场景 2. 开发AI代理需要访问外部文档和API的场景 3. 构建标准化AI工具生态系统的项目

主要功能

统一工具调用接口
标准化不同AI厂商的Function Call格式,解决格式不一致问题
多协议支持
支持Stdio(本地)和SSE(远程)两种传输协议
文档检索工具
内置支持从主流AI框架文档中检索内容,包括LangChain、LlamaIndex等
多客户端兼容
支持Python原生客户端、Cursor和Cline等流行AI开发工具
优势
统一接口标准:解决不同AI厂商Function Call格式不一致问题
简化工具封装:标准化API工具的输入输出格式
灵活部署:支持本地和云端两种部署模式
开箱即用:内置常用文档检索工具
局限性
Stdio协议对运行环境有特定要求
文档检索依赖第三方API(如Serper)
需要Python环境支持

如何使用

环境准备
安装UV包管理工具并创建项目
安装依赖
激活虚拟环境并安装必要依赖
配置服务器
创建main.py并实现工具函数
运行服务器
选择协议类型启动服务
客户端连接
配置Cursor/Cline或使用Python客户端

使用案例

检索LangChain文档
当开发LangChain应用时快速查找官方文档
构建AI客服知识库
通过MCP实时获取多个知识库的最新内容

常见问题

需要哪些API密钥?
如何添加自定义工具?
支持哪些客户端?
Stdio和SSE协议如何选择?

相关资源

MCP官方文档
Model Context Protocol官方文档
教学视频
MCP服务器搭建教程视频
Serper API
搜索API服务
Cursor文档
Cursor对MCP的支持说明

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<你的项目路径>",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

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Rsdoctor
Rsdoctor 是一款专为 Rspack 生态系统打造的构建分析工具,全面兼容 webpack,提供可视化构建分析、多维度性能诊断及智能优化建议,帮助开发者提升构建效率与工程质量。
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Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
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Testkube是一个面向云原生应用的测试编排与执行框架,提供统一平台来定义、运行和分析测试,支持现有测试工具和Kubernetes基础设施。
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Netdata是一个开源实时基础设施监控平台,提供每秒级指标收集、可视化、机器学习驱动的异常检测和自动化告警,无需复杂配置即可实现全栈监控。
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