Cox's Bazar AI Itinerary MCP Server

使用说明（简要、易操作的步骤）

• 项目简介

  • 这是一个基于 MCP 的后端服务器实现，面向旅行场景，提供天气预测资源、行程生成工具，以及与旅行相关的提示模板，旨在为 LLM 客户端提供结构化的上下文服务。

• 主要功能点

  • 资源（Resources）：获取 Cox's Bazar 天气预测数据等上下文信息。
  • 工具（Tools）：生成定制行程、给出基于天气的活动建议等可被 LLM 调用的外部功能。
  • 提示模板（Prompts）：为旅行规划提供可渲染的提示和模板。
  • MCP 服务器端能力：会话管理、能力声明，以及对多种传输协议的支持（如 stdio、HTTP/SSE/WebSocket 等）。
  • 自动组件注册：从本地文件系统注册工具、资源和 prompts。
  • 安全与扩展：可选启用 OAuth、速率限制中间件等，便于集成到生产环境。

• 安装与运行

  • 依赖与环境：需要 Python 3.12/3.13+（具体版本以项目要求为准），并安装项目依赖。
  • 运行方式（本地开发/调试）：
    • 直接运行 MCP 服务器（常见入口）或使用提供的脚本进行热重载。
    • 支持多种传输方式，默认可能为标准输入输出（stdio），也可切换到其他传输模式。
  • 运行后端后，客户端（LLM）只需知道服务器启动命令与参数，即可通过 MCP 协议与之交互。

• 服务器配置（客户端需要了解的最小信息，实际启动由服务端自行加载组件）

  • server 名称：coxs-bazar-itinerary-mcp
  • command: uv
  • args: ["run", "mcp-server"]
  • 注释：以上配置仅用于客户端描述服务器如何启动来与 MCP 服务器建立连接；实际连接还需根据部署环境提供正确的工作目录、端口、传输方式等环境参数。客户端不需要修改源码，仅用于在 Claude/SaaS 等工具中指向并启动服务器。

• 基本使用方法

  • 启动服务后，客户端通过 MCP 协议向服务器发起请求（读取资源、调用工具、获取 Prompts），服务器返回标准的 JSON-RPC 响应或通知。
  • 客户端可通过调用 weather resource、generate_itinerary tool、get_activity_suggestions 等功能，获取结构化的天气数据、个性化行程与活动建议，然后将结果融入到自己的对话流程中。

• 其他注意

  • 服务器示例包含 WEATHER、ITINERARY、PROMPTS 等组件，实际部署时可按需开启 OAuth、速率限制等中间件。
  • 如需本地开发调试，仓库提供了测试用例和集成测试框架，覆盖天气接口、旅行提示、以及 elicitation 流程等场景。