关于 MCP Demo
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
MCP 演示
此存储库包含 MCP(Model Control Protocol)演示项目。
项目结构
mcp-demo/
├── main.py # Main application entry point
├── tools/ # Utility tools and helper functions
├── tests/ # Test suite
├── .env # Environment variables (not tracked in git)
└── pyproject.toml # Project dependencies and configuration
设置
-
克隆存储库:
git clone <repository-url> cd mcp-demo -
安装 uv(如果尚未安装):
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh -
使用 uv 创建并激活虚拟环境:
uv venv source .venv/bin/activate # On Unix/macOS # OR .venv\Scripts\activate # On Windows -
使用 uv 安装依赖项:
uv pip install -e . -
配置环境变量:
cp .env.example .env # Edit .env with your configuration
运行应用程序
-
激活虚拟环境(如果尚未激活):
source .venv/bin/activate # On Unix/macOS # OR .venv\Scripts\activate # On Windows -
运行主应用程序:
python main.py
运行测试
运行测试套件:
pytest
开发
此项目使用:
- Python 实现核心功能
- uv 管理依赖项和虚拟环境
- pytest 进行测试
- pyproject.toml 配置项目
许可证
[在此处添加许可证信息]
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。