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ChatData MCP 服务器

ChatData MCP 服务器

Local
github.com/xiaozhch5Other3Updated 79w ago

About ChatData MCP 服务器

ChatData MCP Server provides tools, prompts, and resources for LLM clients. It covers web, data-processing, development, and multimedia tasks, with stdio and SSE transports.

Key features

  1. 01Web and page-processing tools
  2. 02Data conversion, summaries, and calculations
  3. 03Code formatting and PostgreSQL queries
  4. 04Preset prompt templates
  5. 05Text, binary, and dynamic resources
  6. 06Automatic component discovery and registration

Use cases

  1. 01Scrape web pages or look up IP details
  2. 02Convert data and summarize text
  3. 03Format code or query a database
  4. 04Read system information through resources

MCP support

It exposes tools, prompts, and resources to MCP clients. It supports stdio and SSE transports.

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

ChatData MCP 服务器

ChatData MCP 服务器是一个基于 Model Control Protocol (MCP) 的服务应用程序,提供了丰富的工具集和提示系统,用于增强大型语言模型的能力。

项目简介

该项目提供了一个灵活的服务器框架,允许通过MCP协议与大型语言模型进行交互。该服务器可以:

  • 执行各种工具函数,扩展模型的能力
  • 提供预设的提示模板,简化常见任务
  • 提供可直接访问的资源数据,包括文本、二进制和动态生成的内容
  • 支持通过标准输入/输出或SSE方式进行通信
  • 自动发现和注册新添加的工具、提示和资源

核心组件

工具系统 (tools/)

工具模块提供了各种功能扩展,使语言模型能够执行具体任务:

  • 网络工具:

    • web_scraper.py - 网页内容抓取工具
    • ip_info.py - IP地址信息查询工具
    • http_client.py - HTTP请求客户端
    • fetch.py - 简单网页获取工具
    • browser_use.py - 基于browser_use获取网络信息
  • 数据处理工具:

    • data_converter.py - 数据格式转换工具(JSON/YAML/XML)
    • text_summary.py - 文本摘要生成工具
    • calculator.py - 高级数学计算工具
  • 开发辅助工具:

    • code_formatter.py - 代码格式化工具
    • postgres.py - PostgreSQL数据库查询工具
  • 多媒体工具:

    • image_gen.py - 图像生成工具
  • 其他实用工具:

    • translator.py - 文本翻译工具
    • weather.py - 天气查询工具
    • echo.py - 简单的回显工具
提示系统 (prompts/)

提示模块提供了各种预设的提示模板,用于快速生成高质量的回复:

  • simple.py - 基本提示模板
  • content_generator.py - 内容生成提示
  • code_review.py - 代码审查提示
  • utils.py - 提示工具函数
资源系统 (resources/)

资源模块提供了可直接通过MCP协议访问的数据对象:

  • 文本资源:

    • text_resources.py - 提供常见的文本资源(问候语、帮助信息等)
  • 二进制资源:

    • binary_resources.py - 提供二进制数据资源(图像、JSON数据等)
  • 动态资源:

    • dynamic_resources.py - 提供动态生成的资源(系统信息、当前时间、内存使用情况等)
服务器组件 (server/)

服务器模块处理客户端请求和响应,支持多种通信方式:

  • 标准输入/输出 (stdio) 模式
  • 服务器发送事件 (SSE) 模式

安装与使用

uv venv --python 3.12
安装依赖
pip install -e .

或使用 uv:

uv pip install -e .

安装playwright

playwright install
启动服务器
stdio 模式(默认)
server
SSE 模式
server --transport sse --port 8000

开发指南

添加新工具
  1. 在 tools/ 目录中创建新的 Python 文件
  2. 实现一个主函数和一个工具调用函数
  3. 提供 get_tools() 函数返回工具定义

示例:

import mcp.types as types

async def my_function(param1, param2):
    # 实现功能
    return [types.TextContent(type="text", text="结果")]

async def my_tool(name: str, arguments: dict):
    if name != "my_tool":
        raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")
    
    # 提取参数
    param1 = arguments.get("param1")
    param2 = arguments.get("param2")
    
    return await my_function(param1, param2)

def get_tools():
    return [
        types.Tool(
            name="my_tool",
            description="工具描述",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "required": ["param1"],
                "properties": {
                    "param1": {
                        "type": "string",
                        "description": "参数1描述",
                    },
                    "param2": {
                        "type": "string",
                        "description": "参数2描述",
                    }
                },
            },
        )
    ]
添加新提示
  1. 在 prompts/ 目录中创建新的 Python 文件
  2. 实现提示生成函数
  3. 提供 get_prompts() 函数返回提示定义

示例:

import mcp.types as types
from .utils import create_messages

def my_prompt(context=None, topic=None):
    messages = create_messages(context, topic)
    
    return types.GetPromptResult(
        messages=messages,
        description="提示描述"
    )

def get_prompts():
    return [
        types.Prompt(
            name="my_prompt",
            description="提示描述",
            func=my_prompt,
            args={
                "context": {
                    "type": "string",
                    "description": "上下文信息"
                },
                "topic": {
                    "type": "string",
                    "description": "主题"
                }
            }
        )
    ]
添加新资源
  1. 在 resources/ 目录中创建新的 Python 文件
  2. 实现资源获取函数和资源内容读取函数
  3. 提供 get_resources() 和 read_resource() 函数

示例:

import mcp.types as types
from pydantic import FileUrl

# 资源内容定义
RESOURCES = {
    "my_resource": "这是我的自定义资源内容"
}

def get_resources() -> list[types.Resource]:
    """返回资源定义列表"""
    return [
        types.Resource(
            uri=FileUrl(f"file:///{name}.txt"),
            name=name,
            description=f"自定义资源 {name}",
            mimeType="text/plain",
        )
        for name in RESOURCES.keys()
    ]

def read_resource(name: str) -> str | bytes:
    """读取指定名称的资源内容"""
    if name in RESOURCES:
        return RESOURCES[name]
    # 处理带扩展名的请求
    if name.endswith('.txt'):
        base_name = name[:-4]
        if base_name in RESOURCES:
            return RESOURCES[base_name]
    return None

许可证

MIT

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From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.

An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.