使用说明

项目简介

Awesome-MCP-Server 仓库包含多个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器示例，旨在帮助开发者理解和实践 MCP 服务器的构建。每个示例服务器都专注于特定的数据或功能领域，例如天气信息、LinkedIn 个人资料、PubMed 文献检索和 Wikipedia 内容获取。这些服务器可以与支持 MCP 协议的 LLM 客户端（如 Claude for Desktop）集成，为 AI 模型提供丰富的上下文数据和实用工具。

主要功能点

天气服务器 (Weather Server): 提供实时的天气预警和天气预报查询功能。
LinkedIn 个人资料服务器 (LinkedIn Profile Server): 允许通过 LinkedIn 个人资料 URL 获取公开的个人资料信息。
PubMed 文献检索服务器 (Fetch PubMed Article Server): 支持通过关键词检索 PubMed 医学文献数据库，并返回文章摘要。
Wiki 百科服务器 (Wiki Server): 能够读取 Wikipedia 百科文章，并将其内容转换为 Markdown 格式。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/AIAnytime/Awesome-MCP-Server.git
cd Awesome-MCP-Server

进入服务器目录: 根据您需要使用的服务器，进入相应的目录。例如，要使用天气服务器，请进入 'weather' 目录：
```
cd weather
```
安装依赖 (部分服务器可能需要): 部分服务器可能需要安装额外的 Python 依赖。请查看每个服务器目录下的 'README.md' 文件或代码注释，根据需要安装依赖。例如，LinkedIn Profile Server 需要安装 'python-dotenv' 和配置 RapidAPI 密钥。

服务器配置

MCP 客户端需要配置 MCP 服务器的启动命令才能连接。以下是针对不同示例服务器的配置信息，您需要根据实际使用的客户端进行配置。

通用配置说明:

server name: 服务器名称，用于在 MCP 客户端中标识和调用，请参考每个服务器代码中 'FastMCP("服务器名称")' 的定义。
command: 启动服务器的命令，通常为 'python'。
args: 启动命令的参数，指向服务器的主程序文件。

示例配置:

1. Weather Server (天气服务器)

{
  "server name": "weather",
  "command": "python",
  "args": ["weather.py"]
}

注释: server name 为 "weather"，启动命令为 'python weather.py'。客户端配置此信息后，即可连接到天气服务器。

2. LinkedIn Profile Server (LinkedIn 个人资料服务器)

{
  "server name": "linkedin_profile_scraper",
  "command": "python",
  "args": ["linkedin.py"]
}

注释: server name 为 "linkedin_profile_scraper"，启动命令为 'python linkedin.py'。请确保您已配置 RapidAPI 密钥环境变量 'RAPIDAPI_KEY'。

3. PubMed Article Server (PubMed 文献检索服务器)

{
  "server name": "pubmed",
  "command": "python",
  "args": ["main.py"]
}

注释: server name 为 "pubmed"，启动命令为 'python main.py'。请注意代码中 'Entrez.email = "your email"' 需要替换为您自己的邮箱。

4. Wiki Server (Wiki 百科服务器)

{
  "server name": "wiki",
  "command": "python",
  "args": ["-m", "mcp_wiki"]
}

注释: server name 为 "wiki"，启动命令为 'python -m mcp_wiki'。

重要提示:

运行位置: MCP 客户端配置的 'command' 和 'args' 是相对于 MCP 客户端的运行环境而言的。你需要确保 MCP 服务器的启动命令能够在 MCP 客户端的环境中正确执行。通常情况下，你需要在 MCP 客户端配置中指定 MCP 服务器程序相对于客户端的路径，或者确保客户端能够访问到 MCP 服务器程序。
环境变量和依赖: 部分服务器可能依赖于环境变量 (如 LinkedIn 服务器的 RapidAPI 密钥) 或第三方 Python 库。请仔细阅读每个服务器的说明，确保满足所有运行条件。
stdio 传输: 示例服务器默认使用 'stdio' 作为传输协议，这意味着服务器和客户端通过标准输入输出进行通信。这是最简单的传输方式，适用于本地运行和测试。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 在您选择的服务器目录下，根据上述配置信息，在终端中运行相应的命令来启动服务器。例如，对于天气服务器，在 'weather' 目录下运行 'python weather.py'。
配置 MCP 客户端: 在您的 MCP 客户端 (如 Claude for Desktop) 中，添加一个新的 MCP 服务器配置，填入上述 JSON 配置信息。确保 "server name"、"command" 和 "args" 与您启动的服务器相匹配。
在 LLM 中使用工具: 当 MCP 客户端成功连接到服务器后，您就可以在 LLM 中使用服务器提供的工具了。工具的名称和使用方法请参考每个服务器代码中 '@mcp.tool()' 装饰器下的函数定义和文档字符串。例如，在连接到 Wiki 服务器后，您可以使用 'read_wikipedia_article("URL")' 工具来获取 Wikipedia 文章内容。

请参考 AI Anytime YouTube 频道上的 MCP 播放列表以获取更多帮助和示例。

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