🚀 简单 MCP 服务器

本项目是一个示例项目，以极简方式展示了如何构建一个 MCP 服务器。它能借助高德开放平台的 API 实现天气查询功能，还可通过钉钉群机器人将信息发送至指定钉钉群，为用户提供便捷的天气信息服务。

✨ 主要特性

• 天气查询：借助高德开放平台提供的天气查询 API，MCP 服务器可支持获取实时天气和未来天气预报。
• 钉钉群消息：能够通过钉钉群机器人，将信息发送到指定的钉钉群中。

💻 使用示例

基础用法

当用户询问“西安今天要穿棉袄吗”时，整个交互流程如下：

1. AI 会自动判断是否需要调用 MCP 服务器。
2. AI 根据 MCP 服务器的要求，提供西安的经纬度信息。
3. MCP 服务器内部使用高德天气查询 API 获取天气数据，并将结果返回给 AI。
4. AI 整理天气信息后，将其发送给用户。

同时，AI 还可以将天气信息通过钉钉群机器人发送到钉钉群中，效果如下：

📦 安装指南

环境配置

MCP 服务器构建与运行

• Node.js 22+：需确保安装了最新版本的 Node.js。
• Pnpm：使用 Pnpm 进行依赖管理。

MCP 客户端及大模型

推荐使用支持 MCP 协议的 AI 对话客户端，例如 Cherry Studio。本文示例中使用硅基流动提供的Qwen2.5 - 7B - Instruct模型，需先在硅基流动注册并获取 API 密钥，并在 Cherry Studio 中进行配置。

⚠️ 重要提示

选择具有 Function Call 功能的大模型，这些模型通常标记为（例如：🔧）。

构建步骤

1. 克隆项目代码到本地路径，如/Users/yourname/simple - mcp - server/。
2. 打开终端并切换到该目录。
3. 安装依赖：运行命令 pnpm i。
4. 构建服务器：运行命令 pnpm build。

构建完成后，将在项目目录下生成build/index.js文件。

服务器安装与配置

在 Cherry Studio 中添加 MCP 服务器：

1. 打开设置 > MCP 服务器。
2. 添加新服务器：
   • 名称：自定义名字。
   • 类型：选择 STDIO。
   • 命令：指定 Node.js 执行路径。
   • 参数：输入构建生成的build/index.js文件路径。
3. 配置环境变量：
   • GAODE_API_KEY：高德开放平台申请的 API 密钥。
   • DINGDING_ACCESS_TOKEN：钉钉机器人获取的访问令牌。

📚 详细文档

使用说明

1. 在 Cherry Studio 中选择支持 Function Call 的大模型，如硅基流动的 Qwen2.5 - 7B - Instruct，并完成相应配置。
2. 当 AI 接收到与天气相关的问题时，它将自动调用 MCP 服务器查询天气信息。
3. MCP 服务器通过高德 API 获取数据后返回给 AI，AI 整理后回复用户。

⚠️ 重要提示

• 确保所有环境变量正确无误，并且第三方 API 密钥有效。
• 钉钉机器人的自定义关键字需设置为“天气”，以便正常触发消息推送功能。
• 如遇到问题，请检查网络连接和 API 调用权限。