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ChatData MCP 服务器

ChatData MCP 服务器

ローカル
github.com/xiaozhch5その他379 週間前に更新

ChatData MCP 服务器 について

ChatData MCP Serverは、LLMクライアント向けにツール、プロンプト、リソースを提供します。ウェブ、データ処理、開発支援、マルチメディアを扱い、stdioとSSEで通信します。

主な機能

  1. 01ウェブ・ページ処理ツール
  2. 02データ変換、要約、計算
  3. 03コード整形とPostgreSQLクエリ
  4. 04定義済みプロンプトテンプレート
  5. 05テキスト、バイナリ、動的リソース
  6. 06コンポーネントの自動検出と登録

活用シーン

  1. 01ウェブページの取得やIP情報の検索
  2. 02データ変換とテキスト要約
  3. 03コード整形やデータベース検索
  4. 04リソース経由でのシステム情報取得

MCP 対応

MCPクライアントにツール、プロンプト、リソースを公開します。stdioとSSEのトランスポートに対応します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

プロジェクトの README より

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

コメント

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