关于 Ksrk Mcp Server Client
Ksrk Mcp Server Client 将用于搜索 ksrk 信息的 MCP 服务与基于 GPT-4 的交互式 Python 客户端结合，适合查询 ksrk 相关内容。它提供网页搜索和页面内容获取工具。
主要功能
- 01通过 ScrapingDog 搜索网页
- 02获取 URL 页面内容
- 03按网站查询 ksrk 信息
- 04交互式 GPT-4 查询循环
适用场景
- 01搜索 ksrk 的网页信息
- 02获取并查看 URL 页面内容
MCP 相关
MCP 服务提供网页搜索、URL 获取和 about_ksrk 工具。附带的客户端连接该服务并调用工具，使用 GPT-4 处理查询。
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。
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
要求
- Python 3.13
pyproject.toml中列出的依赖项
安装
-
克隆仓库：
git clone <repository-url> cd documentation -
创建并激活虚拟环境：
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows use `.venv\Scripts\activate` -
安装依赖项：
pip install -r requirements.txt -
设置环境变量：
在根目录中创建一个
.env文件，内容如下：SCRAPING_DOG_API_KEY=your_scraping_dog_api_key OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
用法
运行客户端
-
进入根目录：
cd .. -
运行客户端：
python client.py -
在交互式提示词循环中输入提示词。输入
quit或exit可停止客户端。
项目文件
client.py
此文件包含与 MCP 服务和 OpenAI 的 GPT-4 模型交互的主要客户端代码，其中包括以下关键组件：
MCPClient：管理与 MCP 服务的连接，并提供检索可用工具和调用工具的方法的类。agent_loop：使用大模型和可用工具处理用户查询的异步函数。main：设置 MCP 服务、初始化工具并运行交互循环的主函数。
ksrk-mcp/ksrk-mcp-server.py
此文件包含 MCP 服务的实现，其中包括以下关键组件：
search_web：使用 ScrapingDog API 搜索网页的异步函数。fetch_url：获取 URL 内容的异步函数。about_ksrk：在指定网站上搜索有关“ksrk”详细信息的 MCP 工具。
ksrk-mcp/test-website.py
此文件包含一个使用 httpx 和 BeautifulSoup 测试网站抓取的脚本。
许可证
本项目采用 MIT License 授权。详情请参阅 LICENSE 文件。
致谢
- 感谢 OpenAI 提供 GPT-4 模型。
- 感谢 ScrapingDog 提供网页抓取 API。
- 感谢 BeautifulSoup 用于解析 HTML 和 XML 文档。
- 感谢 httpx 提供 HTTP 客户端。
评论
支持 Markdown
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。