Simple MCP Client

🚀 简单 MCP 客户端使用文档

简单 MCP 客户端是一款用于与多种模型和服务进行交互的实用工具，它支持本地和云端的机器学习模型，能为用户提供便捷的模型交互体验。

🚀 快速开始

要启动客户端，可在终端中运行以下命令：

python -m simple_mcp_client.cli

若您需要指定配置文件路径，可使用以下命令：

python -m simple_mcp_client.cli --config path/to/config.json

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，若有安装相关需求，请补充信息。

📚 详细文档

配置文件格式

配置文件是一个 JSON 文件，包含以下字段：

{
  "log_level": "INFO", // 可选值：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
  "llm": {
    "provider": "ollama", // 支持的 LLM 提供商：ollama, openai, deepseek, openrouter, litellm
    "model": "gpt-4-turbo", // 模型名称，具体取决于提供程序
    "api_key": "your_api_key", // 必要的 API 密钥
    // 其他参数请参考对应提供商文档
  },
  "mcp_servers": [
    {
      "url": "http://localhost:8000",
      "name": "local_mcp"
    },
    {
      "url": "https://api.example.com",
      "name": "remote_mcp"
    }
  ],
  "default_mcp_server": "local_mcp" // 默认使用的 MCP 服务器
}

命令行选项

以下是一些常用的命令行选项：

• --help：显示帮助信息。
• --version：显示客户端版本。
• --log-level <LEVEL>：设置日志级别。
• --config <PATH>：指定配置文件路径。

环境变量

您可以通过环境变量来配置以下内容：

• MCP_LOG_LEVEL：设置日志级别（默认：INFO）
• OPENAI_API_KEY：OpenAI API 密钥
• DEEPSEEK_API_KEY：DeepSeek API 密钥
• OPENROUTER_API_KEY：OpenRouter API 密钥
• ANTHROPIC_API_KEY：Anthropic API 密钥
• GOOGLE_API_KEY：Google API 密钥
• MISTRAL_API_KEY：Mistral API 密钥
• COHERE_API_KEY：Cohere API 密钥
• AZURE_API_KEY：Azure API 密钥

LLM 提供商支持

客户端支持以下 LLM 提供商：

1. Ollama：可在本地运行开源模型。
2. OpenAI：基于 API 的 LLM 提供商，用于访问 OpenAI 的模型。
3. DeepSeek：基于 API 的 LLM 提供商，提供多种模型。
4. OpenRouter：拥有统一的 API 接口，支持多个 LLM 提供商，提供广泛的模型选择。
5. LiteLLM：一个统一接口，支持 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 等多个提供商。

深度求索配置

• 需要 API 密钥，可通过配置文件或环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 提供。
• 默认 API URL 为 https://api.deepseek.com/v1。

OpenRouter 配置

• 需要 API 密钥，可通过配置文件或环境变量 OPENROUTER_API_KEY 提供。
• 默认 API URL 为 https://openrouter.ai/api/v1。
• 支持额外参数：
  • http_referer：默认值为 "https://github.com/simple_mcp_client"。
  • app_name：默认值为 "Simple MCP Client"。

LiteLLM 配置

支持多种模型提供商，配置示例如下：

{
  "llm": {
    "provider": "litellm",
    "model": "anthropic/claude-3-opus-20240229", // 示例模型名称
    "api_key": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY", // 必要的 API 密钥
    "other_params": {
      "temperature": 0.7,
      "max_tokens": 4096,
      "request_timeout": 60.0
    }
  }
}

对于 OpenAI 模型：

{
  "llm": {
    "provider": "litellm",
    // 此处原文档未完整，推测后续还有配置内容
  }
}