📚 简单的MCP信息服务器

这是一个基于FastMCP的微服务，提供搜索工具用于Wikipedia和Arxiv，使用LangChain社区实用工具实现。

该项目演示了如何使用FastMCP创建一个MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了两个简单的工具，供Claude Desktop用来搜索Wikipedia和从Arxiv获取学术论文信息。

🚀 什么是MCP？

模型控制协议（MCP） 是一种允许语言模型（如Claude）与外部工具（称为“能力”）以标准方式进行通信的协议。这些能力可以是：

• 任何语言编写的函数
• 网络API
• 本地脚本

通过MCP，Claude可以调用您的工具、获取响应，并继续对话。

📚 该项目的功能

此信息服务器通过MCP暴露了两个工具：

1. get_info(searchterm: str) — 在Wikipedia上搜索简短摘要
2. get_research_paper(searchterm: str) — 在Arxiv上获取学术论文元数据

⚡ 概述

此工具通过MCP暴露了两个兼容的端点：

• get_info：在Wikipedia上搜索信息。
• get_research_paper：从Arxiv获取学术论文的信息。

技术栈

• FastMCP：用于创建MCP服务器。
• LangChain社区工具包：用于与Wikipedia和Arxiv交互。
• Python 3.12+：项目运行的基础语言。

项目设置

先决条件

• Python 3.12或更高版本
• 安装并配置好uv工具（用于运行MCP服务器）
• 安装Claude Desktop（用于连接和测试）

初始化项目

1. 创建新项目：

   uv init simple_mcp_server
   cd simple_mcp_server
   

2. 激活虚拟环境：

   source env/bin/activate  # 对于Mac/Linux
   # 或者
   .\env\Scripts\activate  # 对于Windows
   

3. 安装依赖项：

   pip install mcp[cli] langchain-community wikipedia arxiv
   

运行服务器

1. 启动MCP服务器：

   uv run server.py
   

2. 配置Claude Desktop连接到此服务器。

使用示例

搜索Wikipedia

from langchain_community.wikipedia import WikipediaAPI

# 初始化Wikipedia API工具
wiki_tool = WikipediaAPI()

# 调用搜索功能
result = wiki_tool.search("Donald Trump")
print(result)

获取学术论文

import arxiv

# 初始化Arxiv客户端
client = arxiv.Client()

# 搜索论文
papers = client.search("AI in finance", max_results=5)
for paper in papers:
    print(paper.title, paperauthors))

配置Claude Desktop

编辑Claude Desktop的配置文件，添加以下内容：

"display": ":1"

启动Claude Desktop并连接到MCP服务器。

代码示例

使用自定义MCP客户端

import os
from langchain_community import wikipedia, arxiv

# 初始化Wikipedia和Arxiv工具
wiki_tool = WikipediaAPI()
arxiv_tool = arxiv.Client()

# 创建MCP代理
class MCPAgent:
    def __init__(self):
        self.tools = [wiki_tool, arxiv_tool]

    async def run(self, query):
        # 根据查询选择合适的工具
        if "Wikipedia" in query:
            return wiki_tool.search(query)
        else:
            return arxiv_tool.search(query)

# 初始化代理
agent = MCPAgent()

# 执行搜索任务
result = await agent.run("tell me about donald trump")
print(f"\n结果: {result}")

项目优势

• 无需依赖Claude Desktop UI：直接使用命令行工具。
• 易于替换LLM：支持多种语言模型，如Groq、OpenAI等。
• 完全控制交互流程：自定义代理逻辑和工具调用顺序。

总结

该项目展示了如何通过FastMCP快速创建一个功能强大的信息检索服务器。无论是用于个人研究还是企业应用，都可以根据需求灵活扩展和定制。