Office Supplies Inventory NANDA Service using MCP Server + NANDA Registry + NANDA host client

使用 MCP Server + NANDA Registry + NANDA host client 构建办公用品库存 NANDA 服务

使用 Model Context Protocol（MCP）服务端代码创建 NANDA 服务，提供办公用品库存信息。该服务允许 AI 助手使用 MCP 标准查询和获取办公用品信息。你将使用云托管服务端和基于 Web 的 NANDA host client。无需安装本地服务端。

你可以使用相同框架，为任何标准库存部署面向消费者的 Web 应用。

概述

本项目使用 MCP 服务端代码实现 NANDA 服务，从 CSV 文件提供办公用品库存数据。它提供的工具允许 AI 助手：

• 获取库存中所有可用物品的列表
• 按名称获取特定物品的详细信息

先决条件

• Python 3.9 或更高版本
• requirements.txt 中列出的依赖项

本仓库中的文件

• officesupply.py：主服务端实现
• inventory.csv：包含办公用品库存数据的 CSV 文件
• build.sh：用于设置环境的脚本
• run.sh：用于运行服务端的脚本
• requirements.txt：Python 依赖项列表

快速开始

本地设置

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/aidecentralized/nanda-servers.git
   cd office-supplies-shop-server
   

2. 选择以下任一种环境设置方式：

选项 A：使用 Python venv

1. 创建 Python 虚拟环境：

   python -m venv venv
   

2. 激活虚拟环境：

   • 在 Linux/macOS 上：

     source venv/bin/activate
     

   • 在 Windows 上：

     venv\Scripts\activate
     

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

选项 B：使用 Conda

1. 创建新的 Conda 环境：

   conda create --name inventory_env python=3.11
   

2. 激活 Conda 环境：

   conda activate inventory_env
   

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

在本地运行服务端进行测试

使用上述任一种方式设置好环境后：

1. 运行服务端：

   python officesupply.py
   

2. 服务端将在此地址运行：http://localhost:8080

使用 MCP Inspector 进行测试

1. 安装 MCP Inspector：

   npx @modelcontextprotocol/inspector
   

2. 在浏览器中打开 Inspector 提供的 URL

3. 使用 SSE 传输类型进行连接

4. 输入服务端 URL，并在末尾添加 /sse（例如，http://localhost:8080/sse）

5. 测试可用工具：

   • get_items：列出库存中的所有物品名称
   • get_item_info：获取特定物品的详细信息

CSV 数据格式

服务端需要一个 inventory.csv 文件，其中至少包含以下列：

• item_name：库存物品的名称

其他列也会包含在 get_item_info 返回的物品详情中。

在此范围内，你可以根据需求编辑 CSV 文件，MCP 服务端也应能处理你的 CSV 文件。

部署

为云部署做准备

1. 确保仓库包含：

   • 所有代码文件
   • requirements.txt
   • build.sh 和 run.sh 脚本

2. 为 Shell 脚本设置可执行权限：

   chmod +x build.sh run.sh
   

   对于 Windows，请运行

   wsl chmod +x build.sh run.sh
   

创建 AWS 账户

部署到 AWS AppRunner

1. 创建 AWS 账户

2. 添加用于账单结算的信用卡

3. 前往 AWS AppRunner（https://console.aws.amazon.com/apprunner）

4. 登录（如果尚未登录）

5. 进入 App Runner 控制面板后，你会在页面右上方附近看到一个蓝色的“Create service”按钮。点击该按钮。

6. 从源代码仓库创建新服务

7. 配置服务：

   • Python 3.11 运行时
   • 构建命令：./build.sh
   • 运行命令：./run.sh
   • 端口：8080

8. 部署并等待完成

9. 使用 MCP Inspector 测试公共端点

在 NANDA Registry 上注册

1. 前往 NANDA Registry
2. 登录或创建账户
3. 点击“Register a new server”
4. 填写详细信息：
   • 服务端名称
   • 描述
   • 公共端点 URL（不带 /sse）
   • 标签和类别
5. 注册你的服务端

在 NANDA Host（基于浏览器的客户端）中使用

1. 访问 nanda.mit.edu
2. 前往 NANDA host
3. 添加你的 Anthropic API key
4. 在注册表中找到你的 MCP 服务
5. 将其添加到你的 host
6. 通过提问来测试，确保问题会用到你的服务功能

故障排除

• 确保 CSV 文件格式正确
• 部署前在本地测试服务
• 注册前，使用 MCP Inspector 验证你的公共端点是否正常运行
• 如果部署失败，请检查 AWS 上的日志

更多资源

观看此视频教程，了解如何设置和使用 MCP 服务：

致谢

基于 NANDA Servers 仓库。 请通过 https://nanda.mit.edu 关注 ProjectNanda。