Proyecto Cliente MCP con Gemini y Servidor de Herramientas Meteorológicas

简而言之 / 概述

1. 安装依赖项：pip install -r requirements.txt
2. 创建 .env，并添加 GEMINI_API_KEY=TU_CLAVE_API_AQUI。
3. 运行：python mcp_gemini_client.py weather_tool_server.py

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使用 Gemini 的 MCP 客户端与气象工具服务

此代码库演示了如何使用 MCP（Model-Client-Protocol）协议，将 AI 客户端（使用 Google Gemini）连接到提供专用工具的服务（此处为气象工具）。

工作原理

该系统充当 Gemini AI 与专用工具之间的桥梁。下面以简单的方式说明其流程：

组件角色

1. mcp_gemini_client.py - 这是一个“中间层”，用于：

   • 与 Gemini AI 通信。
   • 连接到工具服务（weather_tool_server.py）。
   • 处理用户输入并显示回复。

2. weather_tool_server.py - 这是一个“工具提供方”，用于：

   • 提供与天气相关的专用工具（get_alerts、get_forecast）。
   • 处理工具请求并返回结果。

3. MCP（Model-Client-Protocol） - 这是一个“通信系统”，用于：

   • 为客户端发现和调用工具提供标准化方式。
   • 处理客户端与服务之间的消息传递。

天气查询流程

1. 用户输入：在客户端中输入类似“纽约的天气如何？”的问题。
2. 客户端处理：
   • mcp_gemini_client.py 将此问题发送给 Gemini AI。
   • 它还会通过查询 weather_tool_server.py，告知 Gemini 有哪些可用工具。
3. Gemini AI 的决策：
   • Gemini 会识别出需要使用气象工具（例如 get_forecast）。
   • 它会格式化回复，指出要使用哪个工具以及要传入哪些参数（例如纽约的纬度和经度）。
4. 工具执行：
   • 客户端解析 Gemini 发出的工具调用请求。
   • 将工具请求发送到 weather_tool_server.py。
   • 服务执行天气查询并返回结果。
5. 最终回复：
   • 工具结果返回给客户端，客户端随后将其发送回 Gemini。
   • Gemini 将这些结果整理成用户易于理解的回复。
   • 客户端显示最终回复。

配置与运行

1. 安装依赖项：

   pip install google-generativeai python-dotenv mcp-protocols # 确保 mcp-protocols 是正确的软件包
   

2. API 密钥：
   • 从 Google AI Studio 获取 API 密钥。
   • 在项目根目录中创建 .env 文件。
   • 将密钥添加到 .env 文件中：

     GEMINI_API_KEY=TU_CLAVE_API_AQUI
     

3. 运行：
   • 确保 mcp_gemini_client.py 和 weather_tool_server.py 位于同一目录中。
   • 运行客户端，并告知它服务器脚本的位置：

     python mcp_gemini_client.py weather_tool_server.py
     

   • 按提示在终端中输入查询。

日志文件（mcp_log.txt）

• 集中且详细： 此文件现在包含客户端（mcp_gemini_client.py）和服务端（weather_tool_server.py）的合并日志。
• 流程可见性： 日志有意记录得十分详细，以展示完整的数据流：
  • 发送到 Gemini API 和从 Gemini API 接收的消息（包括提示词）。
  • 客户端与服务端之间通过 MCP 协议发送和接收的工具请求/响应。
• 标识： 每条日志都包含模块名称（mcp_gemini_client 或 weather_tool_server），方便你识别生成该消息的组件。
• 调试： 这是调试问题并了解各组件之间交互的主要来源。

日志流示例（mcp_log.txt）

以下是完整交互日志的简化示例，展示了关键通信内容：

1. 客户端向 Gemini 发送初始提示词（包含工具描述）：

   2025-04-21 12:31:54,519 - __main__ - INFO - === Prompt Sent to Gemini (Initial) ===
   You are an assistant that helps users with weather information.
   You have access to the following tools:
   ...
   Tool: get_forecast
   Description: Get weather forecast for a location...
   Schema: {...}
   ...
   When you need to use a tool, format your response like this:
   TOOL_NAME: {the tool name}
   TOOL_ARGS: {JSON formatted arguments for the tool}
   ...
   The user message is: cual es el tiempo en nyc ?
   ======================================
   

2. Gemini 回复并请求使用工具：

   2025-04-21 12:31:56,049 - __main__ - INFO - === Raw Response Received from Gemini (Initial) ===
   TOOL_NAME: get_forecast
   TOOL_ARGS: {"latitude": 40.7128, "longitude": -74.0060}
   ===============================================
   

3. 客户端解析回复，并向 MCP 服务发送工具请求：

   2025-04-21 12:31:56,050 - __main__ - INFO - Executing MCP tool: get_forecast with args: {'latitude': 40.7128, 'longitude': -74.006}
   

4. 服务接收 MCP 工具请求：

   2025-04-21 12:31:56,052 - INFO - mcp.server.lowlevel.server - Processing request of type CallToolRequest
   2025-04-21 12:31:56,052 - INFO - __main__ - MCP Request Received: get_forecast with latitude: 40.7128, longitude: -74.006
   

5. 服务执行工具，并向客户端发送 MCP 回复：

   2025-04-21 12:31:57,180 - INFO - __main__ - === MCP Response Sent (get_forecast) ===
   
                       Today:
                       Temperature: 56F
                       ...
                       Forecast: Cloudy. High near 56...
                       
   ---...
   =======================================
   

6. 客户端接收 MCP 工具回复：

   2025-04-21 12:31:57,182 - __main__ - INFO - Raw MCP Tool Result Object Received: meta=None content=[TextContent(type='text', text='\n                    Today:\n...)] isError=False
   2025-04-21 12:31:57,182 - __main__ - INFO - MCP tool get_forecast executed. Extracted Result Content: [TextContent(type='text', text='\n       Today:\n...)]...
   

7. 客户端向 Gemini 发送最终提示词（包含工具结果）：

   2025-04-21 12:31:57,182 - __main__ - INFO - === Prompt Sent to Gemini (Final) ===
   I asked for information about the weather in response to: "cual es el tiempo en nyc ?"
                       
   I used the get_forecast tool with these arguments: {"latitude": 40.7128, "longitude": -74.006}
   The tool returned this result: [TextContent(type='text', text='\n     Today:\n...')]
   
   Please provide a helpful, user-friendly response based on this information.
   =======================================
   

8. Gemini 回复并生成面向用户的格式化最终答复：

   2025-04-21 12:31:59,000 - __main__ - INFO - === Raw Response Received from Gemini (Final) ===
   The weather in NYC looks like this:
   
   **Today:** Cloudy with a high of 56F...
   ...
   ===============================================
   

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