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Simple MCP Server

Simple MCP Server

本地服务
github.com/xiaobo187媒体与设计181 周前更新

关于 Simple MCP Server

Simple MCP Server 是一个以天气查询为例的 MCP 服务示例项目,面向学习 MCP 服务构建的开发者。它使用高德开放平台 API 获取实况和未来天气,并演示 AI 客户端如何调用服务。

主要功能

  1. 01通过高德 API 查询天气
  2. 02获取实况与未来天气
  3. 03使用 STDIO 传输模式
  4. 04提供 Maven 构建流程

适用场景

  1. 01学习构建基础 MCP 服务
  2. 02在 AI 对话中查询城市天气

MCP 相关

该 MCP 服务向兼容客户端提供天气查询能力,并通过 STDIO 传输返回高德 API 的天气结果。

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

来自项目 README

Simple MCP Server

这是一个示例项目,用极简方式演示如何构建MCP Server。

  • 天气查询:使用高德开放平台提供的天气查询API实现MCP Server,可获取实况和未来天气.

效果演示

Cherry Studio使用

如上图:

  • 用户问"西安今天用穿棉袄吗"
  • AI自动判断是否要调用天气MCP Server
  • AI按照MCP Server的参数要求,将西安的经纬度信息提供给MCP Server
  • MCP Server内部调用了高德提供的天气查询API,并将结果返回给AI
  • AI将天气结果进行汇总整理,输出给用户

环境准备

MCP Server 构建和执行
  • Java 17 or later
  • Maven 3.6 or later
  • Understanding of Spring Boot and Spring AI concepts
  • (Optional) Claude Desktop for AI assistant integration
MCP Client和大模型

支持MCP协议的任何AI对话客户端程序都可以,如:Cline、Continue、Claude Desktop等, 本例使用Cherry Studio。

Cherry Studio

Cherry Studio是一个AI对话客户端,其支持很多个大模型提供商,如:硅基流动、阿里云百炼、OpenAI等几十个国内外提供商,各提供商分别提供很多大模型服务,各个大模型的能力也有差异,有免费和收费的,也有不同作用和能力的。 当然,Cherry Studio也支持本地运行的大模型,如:Ollama、LLM Studio等。

本文使用硅基流动提供的Qwen2.5-7B-Instruct模型,请先注册硅基流动账户,申请API密钥,并在Cherry Studio中配置API密钥。

注意:请选择带有Function Call功能的大模型(Cherry Studio中带🔧符合的大模型),如:Qwen2.5-7B-Instruct。

配置大模型和密钥

高德开放平台API密钥

从高德开放平台申请Web API密钥(key)。

构建

Building and Running

The server uses STDIO transport mode and is typically started automatically by the client. To build the server jar:

./mvnw clean install -DskipTests

构建完成后,在项目路径下会产生target/mcp-weather-stdio-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar文件。

安装使用

在 Cherry Studio中打开设置/MCP服务器,添加MCP服务器,如下图:

添加MCP服务器

  • 名称: 随意写
  • 类型:STDIO
  • 命令:node
  • 参数:刚才构建的执行文件路径,即/Users/yourname/simple-mcp-server/build/index.js
  • 环境变量:
    • GAODE_API_KEY :高德开放平台申请的Web API 32位密钥 GAODE_API_KEY=your_api_key
    • DINGTALK_ACCESS_TOKEN: 创建钉钉群机器人的Webhook 地址后面的64位密钥 DINGTALK_ACCESS_TOKEN=your_access_token

使用

在Cherry Studio中新建对话,对话框下方开启MCP服务器和刚才安装的MCP Server。

注意:当选择了带有Function Call功能的大模型时,下方才有MCP相关选项。

使用MCP对话

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。