使用说明

项目简介

本项目 'mcp-server-sandbox' 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现示例。它演示了如何构建一个 MCP 服务器，并通过工具 (Tool) 的形式向 LLM 客户端提供特定的外部功能。本示例中，服务器提供了一个名为 'create_project' 的工具，允许 LLM 客户端通过调用该工具在 Azure DevOps 中创建新的项目。

主要功能点

MCP 服务器实现: 使用 'fastmcp' 框架搭建 MCP 服务器，处理客户端请求。
工具注册与执行: 注册 'create_project' 工具，LLM 客户端可以调用此工具来创建 Azure DevOps 项目。
Azure DevOps 集成: 通过 'azure-devops-python-api' 库与 Azure DevOps 服务进行交互。
环境变量配置: 使用 '.env' 文件加载 Azure DevOps 凭据，保证敏感信息安全。
标准输入/输出 (stdio) 传输: 使用 stdio 作为 MCP 服务器与客户端之间的通信方式。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/imghosty17/mcp-server-sandbox.git
cd mcp-server-sandbox

安装依赖 确保你的 Python 环境中安装了以下库（如果尚未安装，请使用 'pip' 安装）：

pip install fastmcp fastapi uvicorn python-dotenv azure-devops-python-api

配置环境变量 在项目根目录下创建 '.env' 文件，并填入你的 Azure DevOps 凭据：

AZURE_DEVOPS_DESTINATION_PAT_TOKEN=<你的 Azure DevOps PAT 令牌>
AZURE_DEVOPS_DESTINATION_ORGANIZATION=<你的 Azure DevOps 组织名称>

请替换 '<你的 Azure DevOps PAT 令牌>' 和 '<你的 Azure DevOps 组织名称>' 为你实际的 Azure DevOps 个人访问令牌和组织名称。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下 JSON 信息以连接到此 MCP 服务器。请注意，这里的配置信息是提供给 MCP 客户端使用的，不是直接在服务器端配置。

{
  "server_name": "azure_devops_project_creator",
  "command": "python",
  "args": ["main.py"],
  "transport": "stdio"
}

'server_name': 服务器的名称，可以自定义，用于在客户端识别不同的 MCP 服务器。
'command': 启动 MCP 服务器的命令。这里假设 'python' 命令可以执行，并且 'main.py' 文件位于当前工作目录。
'args': 传递给启动命令的参数，这里指定了要运行的 Python 脚本为 'main.py'。
'transport': 指定 MCP 服务器使用的传输协议，这里配置为 'stdio'，表示使用标准输入输出进行通信。

基本使用方法

启动 MCP 服务器 当 MCP 客户端连接并尝试与服务器通信时，服务器将通过 'python main.py' 命令启动。由于配置了 'stdio' 传输，服务器的输入和输出将通过标准输入输出流与客户端进行交互。 用户无需手动单独启动服务器，MCP 客户端会在需要时自动启动。

调用 'create_project' 工具 在 MCP 客户端中，可以使用类似以下的 JSON-RPC 请求来调用 'create_project' 工具，以创建一个新的 Azure DevOps 项目：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "call",
  "params": {
    "tool": "create_project",
    "arguments": {
      "project_name": "your-new-project-name"
    }
  },
  "id": "1"
}

请将 '"your-new-project-name"' 替换为你想要创建的项目名称。服务器将执行该工具，并在 Azure DevOps 中创建项目。执行结果将通过 JSON-RPC 响应返回给客户端。

注意: 本示例假设您已安装 Python 环境，并配置了正确的 Azure DevOps 凭据。实际使用时，请根据你的 MCP 客户端的具体使用方式进行操作。

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