mcpField
F
FIWARE MCP Server

FIWARE MCP Server

本地服务
github.com/dncampo其他3今天更新

关于 FIWARE MCP Server

FIWARE MCP Server 将 MCP 客户端连接到 FIWARE Context Broker,提供版本检查、查询数据以及发布或更新实体的工具。

主要功能

  1. 01检查 Context Broker 版本
  2. 02查询 Context Broker
  3. 03发布或更新实体
  4. 04支持 STDIO 和 HTTP 模式

适用场景

  1. 01检查代理版本并查询数据
  2. 02发布或更新 Context Broker 实体

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供 Context Broker 版本检查、查询以及实体发布或更新工具。默认使用 STDIO,也支持 HTTP 模式。

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

FIWARE MCP Server

MCP Server MCP Dev

这是 FIWARE Model Context Protocol(MCP)Server 的首个实现,可在 Context Broker 与其他服务之间提供桥接。该服务实现了与 FIWARE Context Broker 交互的基本操作。

目标

  • 为 FIWARE 创建基本的 MCP 服务实现
  • 提供与 Context Broker 交互的简单工具
  • 演示与 Context Broker 进行基本的意图 CRUD 操作
  • 为更复杂的 MCP 实现奠定基础

功能

  • 检查 Context Broker 版本
  • 查询 Context Broker 的能力
  • 发布和更新实体

前提条件

  • Python 3.7 或更高版本
  • pip(Python 包安装程序)
  • 可访问 FIWARE Context Broker 实例

安装

  1. 克隆此仓库:
git clone <repository-url>
cd FIWARE_MCP_01
  1. 安装所需的依赖项:
pip install -r requirements.txt

Claude Desktop 集成

Claude Desktop 应通过 STDIO 启动该服务。请勿将“mcp install”或“mcp run”与此服务搭配使用。

配置示例(请根据你的环境调整路径):

{
  "mcpServers": {
    "CB-assistant": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "requests>=2.31.0",
        "--with",
        "fastmcp>=0.3.0",
        "python",
        "PATH\\TO\\FIWARE-MCP-Server\\server.py"
      ]
    }
  }
}

如果使用 pip 安装依赖项,也可以采用以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "CB-assistant": {
      "command": "python",
      "args": [
        "PATH\\TO\\FIWARE-MCP-Server\\server.py"
      ]
    }
  }
}

使用方法

默认情况下,运行脚本会以 STDIO 模式启动服务。使用 --http 可启动 HTTP 服务。

  • STDIO(默认):
python server.py
  • HTTP 模式:
python server.py --http
  • HTTP 主机/端口(可选):
python server.py --http --host 127.0.0.1 --port 5001

使用 --http 运行时,服务会绑定到指定的主机/端口,并使用无状态 HTTP 会话,以兼容可流式 HTTP 客户端。

使用 ngrok 转发(HTTP 模式)

要通过外部 API(例如 OpenAI Responses API)使用大模型,你可能需要将本地 MCP 服务公开到互联网。在 HTTP 模式下运行时,可使用 ngrok 创建到该服务的公共 HTTPS 隧道。

  1. 在 https://ngrok.com 注册,并为你的操作系统安装 ngrok 客户端。
  2. 将 ngrok 身份验证令牌添加到客户端(按照适用于你操作系统的 ngrok 设置说明操作)。例如:
    • ngrok(v3)配置命令:ngrok config add-authtoken <YOUR_AUTH_TOKEN>
  3. 以 HTTP 模式启动 MCP 服务(如果尚未运行)。示例:
    • python server.py --http --host 127.0.0.1 --port 5001
  4. 启动 ngrok 隧道,将流量转发到你的 HTTP 服务:
  5. ngrok 启动后会显示一个或多个公共转发 URL。MCP 端点可通过以下地址访问:
    • {PUBLIC_URL}/mcp

注意:请妥善保管你的身份验证令牌。公共 URL 在 ngrok 运行期间保持有效,停止隧道后将无法访问。

可用工具
  1. CB_version

    • 检查 Context Broker 的版本
    • 默认参数:address="localhost",port=1026
    • 返回:包含版本信息的 JSON 字符串
  2. query_CB

    • 查询 Context Broker
    • 参数:
      • address(默认值:"localhost")
      • port(默认值:1026)
      • query(默认值:"")
    • 返回:包含查询结果的 JSON 字符串
  3. publish_to_CB

    • 在 Context Broker 中发布或更新实体
    • 参数:
      • address(默认值:"localhost")
      • port(默认值:1026)
      • entity_data(必需:包含实体信息的字典)
    • 返回:包含操作状态的 JSON 字符串
使用示例
# Example entity data
entity_data = {
    "id": "urn:ngsi-ld:TemperatureSensor:001",
    "type": "TemperatureSensor",
    "temperature": {
        "type": "Property",
        "value": 25.5
    },
    "@context": "https://uri.etsi.org/ngsi-ld/v1/ngsi-ld-core-context.jsonld"
}

# Publish to Context Broker
result = publish_to_CB(entity_data=entity_data)

配置

可以通过修改 server.py 中的以下参数来配置服务:

  • 主机地址(仅 HTTP 模式)
  • 端口号(仅 HTTP 模式)
  • 超时设置

错误处理

服务包含完善的错误处理机制,可处理以下情况:

  • 网络连接问题
  • Context Broker 返回无效响应
  • 实体数据格式错误
  • 服务关闭

贡献

欢迎提交问题和功能改进请求!

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可。

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

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。