Mcpml
MCPML是一个Python框架,用于构建符合Model Context Protocol (MCP)标准的服务器,支持CLI工具和OpenAI代理功能,提供动态加载和结构化输出等特性。
2.5分
9.1K

什么是MCPML?

MCPML是一个Python框架,专门用于构建符合Model Context Protocol (MCP)标准的服务器。它允许开发者轻松创建AI服务,并通过命令行界面(CLI)或OpenAI Agent进行交互。

如何使用MCPML?

安装后,您可以通过命令行工具运行MCP服务器,或集成到现有Python项目中。配置通过YAML文件管理,支持本地和远程配置。

适用场景

适用于需要标准化AI服务接口的场景,如企业AI系统集成、多模型协作平台开发,以及需要同时支持人类和程序化交互的AI应用。

主要功能

MCP服务器框架
提供构建MCP兼容服务器的完整框架,确保服务符合协议标准
CLI工具集成
所有服务器功能都可通过命令行访问,方便脚本集成和人工操作
OpenAI Agent支持
内置对OpenAI Agent的支持,工具可以作为AI代理实现
动态加载
支持从执行目录动态加载自定义代理类型和工具实现
结构化输出
使用Pydantic模型支持结构化输出,便于程序处理
优势
标准化接口:遵循MCP协议,确保服务互操作性
灵活部署:支持本地和远程配置
多访问方式:同时支持CLI和AI代理交互
易于扩展:模块化架构方便添加新功能
局限性
学习曲线:需要理解MCP协议基础概念
Python依赖:主要面向Python生态
初期配置:需要设置环境变量和配置文件

如何使用

安装
通过pip安装MCPML包
配置
设置环境变量(如OpenAI API密钥)或创建.env文件
运行服务器
使用默认配置启动服务器
使用工具
通过CLI访问特定工具功能

使用案例

本地开发测试
开发者快速启动本地MCP服务器进行功能测试
集成自定义工具
将已有Python函数作为MCP工具集成
远程配置部署
从Git仓库加载远程配置启动服务

常见问题

MCPML与普通Python服务器框架有什么区别?
是否必须使用OpenAI服务?
如何添加自定义工具?
支持哪些传输协议?

相关资源

MCP协议官方文档
Model Context Protocol的规范说明
MCPML GitHub仓库
项目源代码和问题追踪
Pydantic文档
结构化输出使用的数据验证库

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
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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