关于 mcp-servers
mcp-servers 是 Conversive AI 项目的一部分，该项目旨在为 Conversive 框架提供核心生成式 AI 服务。README 提供了设置和运行说明，但未说明 MCP 服务或其功能。
主要功能
- 01Conversive AI 项目设置说明
- 02Python 虚拟环境配置
- 03依赖项安装步骤
- 04Flask 应用启动说明
适用场景
- 01在本地设置 Conversive AI 项目
- 02安装项目依赖项
- 03运行 Flask 应用进行测试
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
README
本 README 介绍了启动并运行应用所需的步骤。
这个仓库是什么？
这是 Conversive AI 项目。该项目旨在为 Conversive 框架提供核心生成式 AI 服务。
- 版本
- 学习 Markdown
如何进行设置？
- 克隆 Conversive AI 仓库
git clone https://git.txtbox.in:8080/smsmagicportal/conversive_ai.git
cd conversive-ai
- 创建虚拟环境
mkdir -p ~/virt
python3.9 -m venv ~/virt/conversive_ai
source ~/virt/conversive_ai/bin/activate
- 依赖项 - 安装所有必需的软件包
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt
- 配置 - 修改
.env文件中的环境变量 - 运行应用
export FLASK_APP=src/main.py
export ENV="TEST"
export PYTHONPATH=$PWD
flask run
贡献指南
- 编写测试
- 代码审查
- 其他指南
联系谁？
- Yashpal Meena [email protected]
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。