🚀 MCP 服务器

MCP 服务器是一款强大的工具，可用于生成特定主题的 MCP。它提供了便捷的安装与使用方式，具备多种接口满足不同需求，同时采用了一系列技术提升性能。

🚀 快速开始

安装依赖项

pip install mcp-server

启动服务器

python3 -m mcp_server.runserver --port 8080

📦 安装指南

按照以下步骤安装和启动 MCP 服务器：

1. 安装依赖项：使用 pip install mcp-server 命令安装所需依赖。
2. 启动服务器：通过 python3 -m mcp_server.runserver --port 8080 启动服务器。

💻 使用示例

基础用法

from mcp_server.client import MCPClient

client = MCPClient('http://localhost:8080')

# 异步生成 MCP
task_id = client.generate_mcp_async(topic='inteligência+artificial', category='technology')

# 查询任务状态
status = client.check_status(task_id)
print(status)  # 输出任务状态

📚 详细文档

接口说明

基本接口

• 生成 MCP（同步）：

GET /generate_mcp?topic=主题

• 自定义参数：

GET /generate_mcp?topic=machine+learning&num_nodes=20

• 英文语言：

GET /generate_mcp?topic=javascript&language=en

异步接口

• 提交任务：

POST /generate_mcp_async?topic=inteligência+artificial&category=technology

• 查询状态：

GET /status/{task_id}

🔧 技术细节

关键技术

1. 缓存机制：结果存储于内存中，减少重复查询的时间消耗。
2. 异步任务处理：长时操作由后台线程执行，不影响主程序响应速度。
3. 资源筛选：采用 TF-IDF 算法，自动挑选最相关的内容。
4. 优化爬虫技术：提升网页抓取效率，降低资源占用。

性能数据

• 缓存命中：60 - 80%的查询时间减少
• 新主题处理：30 - 50%的时间节省
• 内存使用：40 - 60%的优化效果
• 吞吐量提升：3 - 5 倍的并发能力

📦 部署方案

Docker 部署

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8080:8080 mcp-server

平台部署

根据具体平台（如 Render、Fly.io）提供的文档进行部署，通常推荐使用 Docker 容器。

📄 许可证

专有软件 - 所有权保留

未经许可复制、分发、修改、公开展示或表演本软件是严格禁止的。本软件仅限于付费订阅用户使用。

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最新更新：v1.1.2

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