项目简介

'arasaka-llm' 项目是一个演示如何构建 AI 助手的示例，包含一个代理服务器、一个 MCP 服务器和一个客户端。其中，MCP 服务器是整个项目的核心组件之一，它遵循 Model Context Protocol (MCP) 标准，为 LLM 客户端提供可调用的外部功能，即“工具”。该服务器使用 'fastmcp' 库构建，实现了 MCP 协议的一部分功能。

主要功能点

该 MCP 服务器的主要功能是托管并执行预定义的“工具”（Tools）。这些工具是特定的 Python 函数，可以通过 MCP 协议被兼容的 LLM 客户端发现和调用。本项目中的 MCP 服务器提供了计算两个日期之间天数和简单的问候工具。

安装步骤

1. 克隆仓库到本地。
2. 确保您的系统已安装 Python 3.10 及以上版本和 Pip。
3. 安装项目使用的自动化工具 Zrb：

   pip install zrb
   

4. 进入仓库根目录，运行准备命令安装项目依赖（包括 MCP 服务器和代理服务器的依赖）：

   zrb arasaka prepare-all
   

服务器配置

此 MCP 服务器设计为由像 Zrb 这样的客户端工具启动和管理。要配置您的 MCP 客户端以使用此服务器，您需要提供以下关键信息：

• 服务器名称 (name): 用于标识此服务器的名称，例如 '"Arasaka MCPServer"'。
• 启动命令 (command): 用于启动 MCP 服务器进程的可执行文件路径，通常是 '"python"'。
• 命令参数 (args): 传递给启动命令的参数列表，对于此项目是 '["main.py"]'。
• 工作目录 (cwd): 启动命令执行时所在的目录，对于此项目是 '"mcp-server"'。
• 连接 URL (url): MCP 服务器监听的地址和端口，以及传输协议路径。对于此项目是 '"http://localhost:8001/sse"'。
• 传输协议 (transport): 服务器使用的传输协议，对于此项目是 '"sse"'。

您的 MCP 客户端配置中需要包含上述信息，以便正确启动或连接到运行中的 MCP 服务器。

基本使用方法

1. （可选但推荐）在 'proxy-server' 目录下创建 '.env' 文件并配置 'PROXY_LLM_API_KEY'，虽然不是 MCP 服务器直接需要，但这是运行整个演示项目的一部分。
2. 在项目根目录，使用 Zrb 启动 MCP 服务器（监听端口 8001）和代理服务器（监听端口 8000）：

   zrb arasaka start-all
   

   这会在后台启动两个服务进程。
3. 在另一个终端窗口，使用 Zrb 测试 MCP 服务器的工具调用功能：

   zrb test-mcp
   

   此命令是一个预配置的 LLM 任务，它会连接到运行中的 MCP 服务器 ('http://localhost:8001/sse') 并尝试调用 'days_between' 和 'hello' 工具，验证 MCP 服务器是否正常工作并执行了工具功能。您会在运行 'start-all' 的终端中看到相关的服务器日志输出。