使用说明

项目简介

Coco MCP服务器是 wearable 设备 coco 项目的后端组件，专注于提供基于 Model Context Protocol (MCP) 的上下文服务。该服务器旨在连接 LLM 客户端和 coco 后端服务，提供包括音频数据访问、向量检索等核心功能，使得 LLM 应用能够便捷地利用 coco 设备采集和处理的数据。

主要功能点

资源管理: 通过 MCP 协议提供对后端数据库中音频数据资源的标准化访问接口。
工具注册与执行: 实现了 'execute_pgvector_query' 工具，允许 LLM 客户端通过 JSON-RPC 调用执行 PostgreSQL 数据库的向量相似性查询，从而实现基于语义的音频数据检索。
JSON-RPC 通信: 采用 JSON-RPC 协议与 MCP 客户端进行通信，支持通过 Stdio 或 SSE 等传输协议接收请求和返回响应。
Docker 部署: 项目基于 Docker 容器化部署，简化了安装和配置过程。
日志记录: 具备完善的日志记录功能，方便服务器监控和问题排查。

安装步骤

环境准备: 确保已安装 Docker 和 Docker Compose。参考仓库 'README.md' 中的 "Basic Setup" 和 "Middleware Setup" 部分，安装 Docker Desktop 和 Ollama 等依赖。
克隆仓库: 使用 'git clone https://github.com/mitralabs/coco.git' 命令克隆仓库到本地。
进入服务目录: 使用 'cd coco/services/mcp_server' 命令进入 MCP 服务器服务目录。
配置环境变量: 根据 'services/mcp_server/app/main.py' 文件中读取的环境变量，配置数据库连接信息（POSTGRES_DB, POSTGRES_USER, POSTGRES_PASSWORD, POSTGRES_HOST）以及 Coco SDK 相关配置 (COCO_OLLAMA_URL_BASE, COCO_OPENAI_URL_BASE, COCO_EMBEDDING_API, COCO_LLM_API, COCO_EMBEDDING_MODEL)。可以通过修改 '.env' 文件或直接设置环境变量。
启动服务: 使用 'docker-compose up --build mcp_server' 命令构建并启动 MCP 服务器容器。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下服务器连接信息以与 Coco MCP 服务器建立连接。以下是一个 JSON 格式的配置示例，请根据实际情况修改 'command' 和 'args' 字段：

{
  "serverName": "coco-mcp-server",
  "command": "python",
  "args": [
    "-m",
    "services.mcp_server.app.main"
  ],
  "transport": "stdio"
}

配置参数说明:

'serverName': MCP 服务器的名称，可以自定义。
'command': 启动 MCP 服务器的命令，这里使用 'python' 命令。
'args': 启动命令的参数列表，指定了运行 'services/mcp_server/app/main.py' 文件来启动服务器。
'transport': 指定传输协议，默认为 'stdio' (标准输入输出)。仓库代码中还支持 'sse' (Server-Sent Events) 协议，如果需要使用 SSE 协议，需要将 'transport' 更改为 'sse'，并配置相应的 'host' 和 'port'。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 确保 Coco MCP 服务器已成功启动并运行在指定端口。
配置 MCP 客户端: 在 LLM 应用或 MCP 客户端中，配置上述服务器连接信息。
客户端请求: 客户端可以使用 MCP 协议发送请求到 Coco MCP 服务器，例如：
- 请求 'coco_db://schema/{table_name}' 资源获取数据库表结构信息。
- 调用 'execute_pgvector_query' 工具执行向量检索查询。
接收响应: 服务器将通过 JSON-RPC 协议返回响应数据，客户端解析响应并进行后续处理。

注意: 请参考仓库 'services/mcp_server/app/main.py' 文件和 MCP 协议定义，了解更多关于资源和工具的详细信息，以便在 MCP 客户端中正确使用 Coco MCP 服务器提供的功能。

关键词