mcpField
M
MCP Time Server

MCP Time Server

本地服务
github.com/chrishayuk生产力474 周前更新

关于 MCP Time Server

MCP Time Server 是一个 Python 服务,可查询 IANA 时区的当前时间并进行时区换算。它面向需要经过输入验证的时间工具的 MCP 客户端,支持灵活配置和异步服务架构。

主要功能

  1. 01按时区查询当前时间
  2. 02转换不同时区的时间
  3. 03使用 Pydantic 验证输入
  4. 04通过环境变量和文件配置

适用场景

  1. 01查询某地当前时间
  2. 02换算跨时区会议时间

MCP 相关

向 MCP 客户端提供工具,用于查询 IANA 时区的当前时间,以及在时区之间转换指定时间。

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

MCP Time Server

概述

MCP Time Server 是一款功能强大的 Python 微服务,旨在提供跨不同时区的高级时间相关实用功能。它支持可靠地获取当前时间,以及在全球各个时区之间转换时间。

项目详情

  • 版本:0.1.1
  • Python 兼容性:Python 3.11+

功能

  • 获取当前时间:获取任意 IANA 时区的当前时间
  • 时区转换:在不同时区之间转换时间
  • 全面验证:使用 Pydantic 模型进行可靠的输入验证
  • 异步服务架构:基于 asyncio 构建,性能高效
  • 灵活配置:可通过环境变量和配置文件进行配置

依赖项

核心依赖项:

  • mcp (>=1.6.0)
  • pydantic (>=2.11.2)
  • PyYAML (>=6.0.2)
  • pyz (>=0.4.3)

开发依赖项:

  • pytest (>=8.3.5)

安装

前置条件
  • Python 3.11 或更高版本
  • pip
  • (可选)建议使用虚拟环境
从 PyPI 安装
pip install chuk-mcp-artifact-server
从源代码安装
  1. 克隆仓库:
git clone <repository-url>
cd chuk-mcp-artifact-server
  1. 创建虚拟环境:
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows, use `venv\Scripts\activate`
  1. 安装软件包:
pip install .  # Installs the package in editable mode
开发环境安装

设置开发环境:

pip install .[dev]  # Installs package with development dependencies

运行服务

命令行界面
chuk-mcp-artifact-server
以编程方式使用
from chuk_mcp_artifact_server.main import main

if __name__ == "__main__":
    main()

环境变量

  • NO_BOOTSTRAP:设置此变量以禁用组件引导
  • 其他配置选项可在配置文件中设置

可用工具

1. 获取当前时间

输入:

  • timezone:IANA 时区名称(例如,'America/New_York')

示例:

get_current_time('Europe/London')

返回:

  • 指定时区的当前时间
  • 时区详情
  • 夏令时(DST)状态
2. 转换时间

输入:

  • source_timezone:源时区(IANA 格式)
  • time:HH:MM(24 小时制)格式的时间
  • target_timezone:目标时区(IANA 格式)

示例:

convert_time('America/New_York', '14:30', 'Europe/Paris')

返回:

  • 源时间详情
  • 目标时间详情
  • 时区之间的时差

开发

代码格式化
  • 使用 Black 格式化代码
  • 使用 isort 对导入进行排序
  • 行长度设为 88 个字符
运行测试
pytest

贡献

  1. Fork 仓库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 确保代码通过格式检查和测试
  4. 提交更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  5. 推送到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
  6. 发起 Pull Request

许可证

MIT 许可证

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。