🚀 模型控制协议（MCP）示例

本项目提供了一个完整的示例实现，帮助大家更好地理解和使用模型控制协议（Model Control Protocol, MCP），让你能轻松通过标准化接口与不同的机器学习模型进行交互。

🚀 快速开始

项目依赖

在运行示例之前，请确保安装所有所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

环境变量配置

创建一个 .env 文件，并根据需要进行配置。我们提供了一个模板文件 .env.example，可按以下操作：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件并添加您的 API 密钥和其他配置：

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
MCP_SERVER_URL=http://localhost:3000
DEBUG=false

• OPENAI_API_KEY：您的 OpenAI API 密钥（必填）。
• MCP_SERVER_URL：MCP 服务器的 URL 地址（可选，默认为 http://localhost:3000）。
• DEBUG：启用调试模式（可选，默认为 false）。

运行示例

运行以下命令启动示例：

python openai_example.py

您也可以通过命令行参数直接指定配置：

python openai_example.py --api-key your_api_key_here --server-url http://localhost:3000 --debug

✨ 主要特性

• 多模型支持：兼容多种深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）。
• 灵活配置：支持自定义参数和超参数调优。
• 高效管理：提供模型版本控制和部署功能。

💻 使用示例

基础用法

示例功能说明如下：

1. 加载环境变量并解析配置。
2. 使用 OpenAI API 初始化模型客户端。
3. 列出可用的模型列表。
4. 创建一个简单的聊天完成示例。

📚 详细文档

常见问题 troubleshooting

连接问题

• 连接被拒绝：请确保服务器已正确运行，并且客户端使用了正确的 URL 地址（默认为 http://localhost:3000）。
• 自动添加 /sse 路径：当指定的 URL 缺少 /sse 时，客户端会自动在末尾附加该路径。

调试模式

如果您遇到问题，请启用调试模式以获取更多日志信息：

python client_example.py --debug

📄 许可证

该项目作为示例实现提供，并采用 MIT 许可证开源。请参考项目的 LICENSE 文件以获取详细许可信息。

如需进一步了解 MCP 协议或项目，请访问我们的文档页面或联系支持团队。