Model Context Protocol (MCP) Server 🚀

Model Context Protocol（MCP）服务 🚀

概述 📚

Model Context Protocol（MCP）服务是一款多功能、模块化的服务，旨在处理多种专用的上下文感知任务。目前，此实现包含用于研究和网页抓取功能的 MCP，是需要自动化研究或实时网页数据提取的项目的理想基础。

目的与动机 🎯

在当今世界，实时数据和可靠研究是明智决策的基础。本项目提供了一个集中式、可扩展的平台，可轻松集成以下专用功能：

• 自动化研究：快速获取研究结果摘要，并结合最新进展和历史背景进行定制。
• 网页抓取：轻松抓取并处理网页数据，将其转化为结构化、有意义的信息。

MCP 服务灵活、清晰且易于扩展，开发者和研究人员可以根据项目需求的变化集成并扩展更多 MCP 模块。

特性与功能 ⚙️

模块化设计 🔗

• 轻松集成新的 MCP 模块。
• 每个 MCP 模块均可独立运行，同时也能与中央服务顺畅集成。

专用 MCP 模块 🌐

• ResearchMCP：根据用户指定的研究查询，提供实时见解和内容摘要。采用结构化方法，从可靠来源验证并呈现研究结果。
• WebscrapingMCP：自动收集网页数据，快速有效地从指定网站提取结构化内容。

日志记录与调试 📋

• 内置全面的日志记录功能，可跟踪系统事件、高效调试并监控 MCP 交互。

易于使用的交互 🤖

• 通过终端界面中的交互式提示词动态切换 MCP 模式。
• 针对用户请求提供清晰、详细的回复，提升易用性和可读性。

技术栈 🛠️

• Python：核心实现与逻辑。
• Argparse：简化命令行参数处理。
• Logging：用于详细日志和调试信息。
• JSON：用于结构化数据处理与通信。

安装与设置 ⚡️

按照以下简单步骤在本地设置 MCP 服务：

1. 克隆代码仓库：

git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server

2. 创建并激活 Python 虚拟环境：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

4. 运行服务：

python server.py

用法 🎮

启动后，MCP 服务会初始化可用协议。你可以动态选择要使用的 MCP：

• 切换到 Research MCP：

RESEARCH

• 切换到 Webscraping MCP：

WEBSCRAPING

• 退出：

exit

命令

• switch：切换到其他 MCP
• exit：退出服务

命令

• switch：切换到其他 MCP
• exit：退出服务

交互示例

Research MCP

[RESEARCH MCP] Enter your request: I need information about quantum computing

[RESEARCH MCP]: What specific aspects of this topic are you most interested in?
Your answer: I'm interested in quantum algorithms and their applications

[RESEARCH MCP RESPONSE]: Based on your interest in I need information about quantum computing and your clarification that I'm interested in quantum algorithms and their applications, I've analyzed the available information and found that:

1. This topic has several important aspects worth exploring.
2. Recent developments have changed how experts view this field.

Relevant sources include recent publications by leading researchers and established textbooks in the field.

Webscraping MCP

[WEBSCRAPING MCP] Enter your request: I want to scrape product data from an e-commerce site

[WEBSCRAPING MCP]: What specific website or URL would you like to scrape data from?
Your answer: https://example.com/products

[WEBSCRAPING MCP RESPONSE]: Based on your request to scrape data from https://example.com/products here's how we can approach this:

1. **Web Scraping Approach**:
   - We can use the Requests library with BeautifulSoup for parsing the HTML content.

2. **Data Extraction**:
   - We'll extract the main content based on common HTML patterns and selectors.

3. **Output Format**:
   - The scraped data will be provided in JSON format, which is easily parseable and can be used in various applications.

项目结构

MCP_Server
│
├── mcp_research.py      # Research MCP Implementation
├── mcp_webscraping.py   # Webscraping MCP Implementation
├── mcp_server.py        # Core MCP Server
├── server.py            # Server execution script
├── requirements.txt     # Dependencies list
└── README.md            # Project documentation

未来规划 🌟

本项目计划持续发展，添加更多专用 MCP 模块，例如：

AI 驱动的分析 实时数据处理 自然语言生成 情感与趋势分析 模块化特性鼓励创新，并支持集成新颖功能。

贡献 🤝

欢迎提交贡献、改进或功能请求！请创建 issue 或 pull request，开始参与协作。

许可证 📝

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。