mcpField
M
MCP Server Demo

MCP Server Demo

本地服务
github.com/Manobhiramlol开发工具073 周前更新
代码仓库

关于 MCP Server Demo

MCP Server Demo 是用于演示基础 MCP 服务集成的代码库，包含资源示例及与 GitHub MCP server 的集成。它还提供 GPT 天气应用，将 OpenWeatherMap 数据与分析和建议结合起来。

主要功能

  1. 01基础 MCP 服务设置
  2. 02MCP 资源示例
  3. 03GitHub MCP server 集成
  4. 04GPT 天气分析与建议

适用场景

  1. 01了解基础 MCP 服务集成
  2. 02列出并管理示例资源
  3. 03尝试连接 GitHub MCP server
  4. 04结合 AI 分析查看天气预报

MCP 相关

演示 MCP 服务设置、资源列出与管理，并包含与 GitHub MCP server 的集成。

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 服务演示

此仓库演示了 MCP（模型上下文协议）服务功能的集成。

功能

  • 基本的 MCP 服务设置
  • MCP 资源的示例实现
  • 与 GitHub MCP 服务集成
  • 使用 GPT 的天气预报应用

设置

  1. 克隆仓库
  2. 安装依赖项： 
    pip install -r requirements.txt
  3. 配置环境变量：
    • 将 .env.example 复制为 .env
    • 添加你的 OpenAI API 密钥
    • 添加你的 OpenWeatherMap API 密钥
  4. 运行演示

用法

此演示展示了如何：

  • 列出可用的 MCP 资源
  • 创建和管理 MCP 资源
  • 与 GitHub MCP 服务集成
  • 使用 GPT 进行天气预报

天气预报应用

天气预报应用将 OpenWeatherMap API 与 GPT 相结合，以提供详细的天气分析。它可以：

  • 显示当前天气状况
  • 显示逐小时天气预报
  • 提供 AI 驱动的天气分析和建议

贡献

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支
  3. 提交更改
  4. 推送到分支
  5. 创建 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。