Python MCP 服务器 - 文档搜索

这是一个简单的MCP（最小命令协议）服务器，允许用户通过Serper API从流行库（如LangChain、LlamaIndex和OpenAI）中搜索文档。该服务器使用HTTP请求和BeautifulSoup从网页上获取搜索结果并提取相关文档内容。

特性

• 支持在LangChain、LlamaIndex和OpenAI的文档中进行搜索。
• 使用Serper API执行网络搜索。
• 提取并返回相关文档页面中的文本内容。
• 可通过MCP协议交互式使用。

需求

• Python 3.12或更高版本。
• Serper API密钥用于执行网络搜索。
• MCP库用于服务器和工具执行。
• BeautifulSoup4和httpx用于HTTP请求和HTML解析。

安装

步骤1：安装Python依赖项

要设置项目，请克隆此仓库并安装所需的依赖项。

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

或者，如果没有使用requirements.txt文件：

pip install httpx beautifulsoup4 mcp python-dotenv

步骤2：设置环境变量

在项目根目录中创建一个.env文件，并将Serper API密钥添加到其中。

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

设置完成后，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。

使用方法

一旦服务器运行，您可以查询特定库的最新文档。以下是调用工具的示例：

示例查询

使用uv run main.py启动服务器。

在另一个终端或从交互式MCP客户端内部，调用get_docs工具以搜索文档：

 get_docs("Chroma DB", "langchain")

这将搜索LangChain文档中的“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。
• Tools：该服务器有两个工具：
• dummy_tool：一个简单的工具，用于确认服务器是否正常运行。
• 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()：抓取URL并使用BeautifulSoup提取文本内容。

dotenv和logging

• 从.env文件中加载Serper API密钥。
• 提供调试级别日志，以更好地了解服务器操作和潜在问题。