Praneeths MCP Server

🚀 模型上下文协议（MCP）服务器

模型上下文协议（MCP）服务器是一个灵活且模块化的服务器，可处理多种专业的上下文感知任务。它集成了研究和网络抓取功能的MCP模块，为需要自动化研究或实时网页数据提取的项目提供了理想基础。

🚀 快速开始

按照以下简单步骤在本地设置MCP服务器：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server

# 设置Python虚拟环境并激活它
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

# 运行服务器
python server.py

✨ 主要特性

模块化设计 🔗

• 新的MCP模块易于集成。
• 每个MCP模块独立运行，但与中心服务器无缝集成。

专用MCP模块 🌐

• ResearchMCP：提供实时见解和摘要内容，针对用户指定的研究查询。采用结构化方法从可信来源验证和呈现结果。
• WebscrapingMCP：自动化网络数据收集，快速有效地从指定网站提取结构化内容。

记录与调试 📋

• 内置全面的日志记录功能，跟踪系统事件、有效调试和监控MCP交互。

用户友好的交互 🤖

• 终端界面中的交互式提示，动态切换MCP模式。
• 清晰、详细的用户请求响应，增强可用性和可读性。

📦 安装指南

按照以下步骤在本地设置MCP服务器：

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server

2. 设置Python虚拟环境并激活它：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

4. 运行服务器：

python server.py

💻 使用示例

基础用法

# 启动服务器
python server.py

# 运行研究模块
python server.py research

# 执行网络抓取任务
python server.py scraping

📚 详细文档

概述 📚

模型上下文协议（MCP）服务器是一个灵活且模块化的服务器，设计用于处理多种专业的上下文感知任务。目前的实现包括研究和网络抓取功能的MCP模块，使其成为需要自动化研究或实时网页数据提取项目的理想基础。

目的与动机 🎯

在当今世界，实时数据和可靠的研究是做出明智决策的基础。该项目提供一个集中化、可扩展的平台，轻松集成专业的功能，如：

• 自动化研究：快速获取针对最新发展和历史背景的摘要研究结果。
• 网络抓取：无缝抓取和处理网页数据，转化为结构化的有意义信息。

MCP服务器提供灵活性、清晰性和可扩展性，允许开发人员和研究人员根据项目需求轻松集成和扩展新的MCP模块。

未来规划 🌟

该项目旨在不断扩展，添加更多专业MCP模块，如：

• AI驱动分析
• 实时数据处理
• 自然语言生成
• 情感和趋势分析

模块化设计鼓励创新和新功能的集成。

贡献 🤝

欢迎贡献、增强或特性请求！请打开问题或拉取请求开始协作。

🔧 技术细节

技术栈 🛠️

• Python：核心实现和逻辑。
• Argparse：简化命令行参数处理。
• 日志记录：用于详细日志和调试信息。
• JSON：结构化数据处理和通信。

📄 许可证

该项目在MIT许可证下，更多信息请查看LICENSE文件。