项目简介

该仓库的 'chapter-8/fastapi' 目录下的代码提供了一个基于 Python、FastAPI 框架和 'fastapi-mcp' 库构建的 MCP 服务器示例。它实现了一个简单的仓库订单管理系统，并将该系统的功能集成到 MCP 框架中，以便能被支持 MCP 协议的 LLM 客户端访问和利用。订单数据存储在 Redis 数据库中。

主要功能点

订单管理: 实现了对仓库订单的基本操作，包括创建新订单、根据 ID 查询订单、列出所有订单、更新订单信息以及删除订单。
MCP 集成: 利用 'fastapi-mcp' 库将 FastAPI 应用程序包装为 MCP 服务器，使其能够处理 MCP 协议定义的请求。
数据存储: 使用 Redis 作为后端数据库来持久化存储订单数据。
API 接口: 除了 MCP 接口外，也提供了标准的 RESTful API 接口用于订单管理（虽然 MCP 客户端主要通过 MCP 接口交互）。

安装步骤

安装 Python 和 Redis: 确保你的系统安装了 Python (建议 3.8 或更高版本) 和 Redis 服务器，并确保 Redis 服务正在运行。
获取代码: 克隆或下载 'Getting_started_with_AI' 仓库到本地。

安装依赖: 打开终端，导航到仓库的 'chapter-8/fastapi' 目录。然后运行以下命令安装所需的 Python 库：

pip install fastapi uvicorn redis pydantic fastapi-mcp

服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

MCP 客户端需要配置如何启动和连接到该 MCP 服务器。以下是一个典型的 JSON 配置示例及其参数说明：

{
  "name": "Warehouse MCP",
  "command": "python",
  "args": [
    "-m", "uvicorn", "chapter-8.fastapi.main:app",
    "--host", "127.0.0.1",
    "--port", "8000"
  ],
  "description": "MCP server for managing warehouse orders.",
  "transport": "http",
  "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
}

参数说明:

'name': MCP 服务器的标识名称，客户端列表中显示。
'command': 启动服务器的可执行程序，通常是 'python'。
'args': 传递给 'command' 的参数列表。此处指定了使用 'uvicorn' 运行 'chapter-8/fastapi/main.py' 文件中的 'app' 对象，并监听本地地址 '127.0.0.1' 的 '8000' 端口。
'description': 服务器的功能描述。
'transport': 客户端与服务器通信的传输协议，这里是基于 HTTP。
'url': MCP 客户端连接服务器的完整 URL。'fastapi-mcp' 默认将 MCP 端点挂载在 '/mcp' 路径下。

注意: 你可能需要根据实际的 Python 环境、仓库存放位置以及你希望服务器监听的 IP 地址和端口修改 'command' 和 'args' 中的路径、host 和 port。在启动服务器前，务必确保 Redis 服务正在运行。

基本使用方法

启动 Redis: 确保 Redis 服务器已启动。

启动 MCP 服务器: 在终端中，切换到 'Getting_started_with_AI' 仓库的根目录或 'chapter-8/fastapi' 目录。然后执行上述配置中 'command' 和 'args' 组合而成的命令。例如：

cd path/to/Getting_started_with_AI
python -m uvicorn chapter-8.fastapi.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000

服务器启动后会显示运行地址和端口信息。

连接客户端: 使用支持 MCP 协议的客户端工具 (例如 'mcp-cli') 或集成了 MCP 功能的 LLM 应用，导入或手动输入上面提供的 JSON 配置信息，即可连接到该 MCP 服务器。
通过客户端交互: 连接成功后，客户端即可通过 MCP 协议调用服务器暴露的能力，例如列出可用的工具、调用工具执行订单相关的操作（如创建、查询订单）等。

关键词

项目简介

主要功能点

安装步骤

服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

基本使用方法

信息