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项目简介

这是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的后端实现，旨在向大型语言模型客户端提供结构化的上下文信息和执行能力。服务器通过 Redis API 提供的解析器集合（parsers）和工具接口，支持资源管理、工具执行以及输入输出模式的统一渲染，便于 LLM 客户端在对话中动态调用相应的解析能力。

主要功能点

• 提供 21 种不同类别的解析器（FreeAI、YouTube、Social、Translation、SE、Content、Analytics、Visual、Net等），用于从各类源头提取或处理数据
• 提供元数据工具：list_parsers、get_parser_info、health_check，用于发现和诊断可用能力
• 通过 stdio 传输实现 MCP 服务器运行，方便在本地或 IDE 环境中对接
• 集成 Redis API 后端，支持提交解析任务、轮询结果、处理 A-Parser 风格的数据格式
• 动态生成解析器输入 Schema，支持查询、超时、语言、分页等可选参数的配置

安装步骤

• 可直接安装：pip install ayga-mcp-client
• 如需开发本地版本，可从仓库克隆并本地安装：
  • git clone https://github.com/ozand/ayga-mcp-client.git
  • cd ayga-mcp-client
  • pip install -e ".[dev]"

服务器配置

以下配置示例用于 MCP 客户端连接并启动该 MCP 服务器。该配置定义了一个名为 ayga 的服务器，其启动命令使用 Python 模块 ayga_mcp_client，需提供 REDIS_API_KEY 以完成身份认证与令牌获取。请将 YOUR_API_KEY 替换为你实际的 Redis API Key。

{ "servers": { "ayga": { "command": "python", "args": ["-m", "ayga_mcp_client"], "env": { "REDIS_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }

基本使用方法

• Claude Desktop/VS Code Copilot 等客户端接入时，按下列方式在配置中添加服务器信息即可：
  • 命令行直接运行时，使用命令：python -m ayga_mcp_client
  • 配置完成后，在你的 MCP 客户端（如 Claude Desktop、VS Code Copilot）中选择 ayga 作为用于解析任务的服务器即可
• 常用任务示例（在客户端通过工具调用表达式触发）：
  • 使用某个解析器执行查询，例如 perplexity、youtube_video、instagram_profile 等，等同于调用对应的工具名并传入 query 与可选参数
  • 客户端会提交任务、等待结果并返回解析后的数据，遇到超时或错误时可查看错误信息并重试

备注

• 本实现包含一个 MCP 服务器，提供解析器集合及元数据工具，同时通过 Redis API 后端实现任务提交与结果查询逻辑
• 服务器默认提供多种超时策略与输入参数（如语言、分页、排序、特定解析器的扩展字段等），以支持丰富的使用场景