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🚀
🚀 Build Custom MCP Servers 📝☀️📰

🚀 Build Custom MCP Servers 📝☀️📰

本地服务
github.com/sourangshupal开发工具680 周前更新

关于 🚀 Build Custom MCP Servers 📝☀️📰

这是一个基于 Python MCP SDK 构建的示例 MCP 服务,面向需要在 MCP 客户端中使用笔记、天气和新闻功能的用户。它将本地笔记操作与外部天气和新闻搜索结合起来。

主要功能

  1. 01添加、读取和汇总本地笔记
  2. 02获取指定城市的当前天气
  3. 03使用 Brave Search 搜索新闻
  4. 04通过 .env 配置 API 密钥

适用场景

  1. 01保存并回顾本地笔记
  2. 02查询某城市当前天气
  3. 03搜索相关新闻

MCP 相关

该服务通过 MCP 向客户端提供笔记管理、天气查询和新闻搜索工具。项目使用 `mcp[cli]` Python SDK 构建。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

🚀 构建自定义 MCP 服务 📝☀️📰

📖 项目描述

本项目演示了如何使用 MCP mcp[cli] Python SDK 构建简单的 MCP 服务。它通过 MCP 服务提供了多个工具:

  • 笔记管理: 添加、阅读、获取最新笔记,以及为本地存储的笔记生成摘要。
  • 天气信息: 使用 WeatherAPI.com 服务获取指定城市的当前天气数据。
  • 新闻搜索: 使用 Brave Search API 搜索新闻。

项目使用存储在 .env 文件中的 API 密钥访问外部服务。

🛠️ 设置说明

按照以下步骤运行 FastMCP Agent:

  1. 先决条件:

    • 已安装 Python 3.12。
    • 建议使用虚拟环境管理器(例如 venv、pipenv、poetry 或 uv)。
  2. 克隆仓库(如果尚未克隆):

    # 确保你位于正确的父目录中
    git clone https://github.com/sourangshupal/Build-Custom-MCP-Servers # 或者如果已克隆,则使用当前目录
    cd Build-Custom-MCP-Servers 
    
  3. 设置虚拟环境并安装依赖项:

    • 安装依赖项(根据 uv.lock 假设使用 uv,否则请调整为 pip/poetry):
      uv sync
      uv lock
      source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用 `.venv\Scripts\activate`
      
    • 或者
      pip install uv # 如果尚未安装 uv
      uv pip install -r requirements.txt # 或者直接使用 pyproject.toml 时运行 uv sync
      # 如果不使用 uv,通常可以运行:pip install -r requirements.txt、poetry install 或 pip install .
      
  4. 配置环境变量:

    • 复制示例环境文件:
      cp .env.example .env
      
    • 编辑新创建的 .env 文件并添加 API 密钥:
      WEATHER_API_KEY="YOUR_WEATHER_API_KEY"
      BRAVE_API_KEY="YOUR_BRAVE_API_KEY"
      
  5. 运行 Agent:

    • 执行主脚本:

      mcp install main.py
      
    • FastMCP 服务应会添加到 Claude Desktop。

      mcp dev main.py
      
    • 调试 MCP 服务

✨ 功能

  • 笔记功能(添加、阅读、获取最新笔记、生成摘要)📝
  • 获取当前天气 ☀️
  • 集成 Brave Search 搜索新闻 📰
  • 通过 .env 文件进行配置 🔑
  • 使用 mcp[cli] 构建 ⚙️

🤝 贡献

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。