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数据桥接信息检索工具调用上下文服务FastMCP

使用说明

项目简介

DataBridge MCP Server 是一个演示项目，展示了如何使用 FastMCP 框架快速搭建 MCP 服务器。它集成了 DataBridge 数据桥接功能，允许用户通过工具与后端数据进行交互，例如摄取用户观察数据和检索信息。

主要功能点

  • 工具 (Tools) 注册与执行: 提供 'ingest_user_observations' 工具用于摄取用户观察数据，和 'retrieve_information' 工具用于从数据库中检索信息。这些工具可以通过 MCP 协议被客户端调用。
  • 资源管理 (Resources): 集成了 'DataBridge' 实例，作为数据管理的后端资源，虽然代码中没有显式声明为 MCP 资源，但 'DataBridge' 负责数据的存储和检索，是服务器功能的核心。
  • 标准输入/输出 (stdio) 传输: 使用标准输入/输出作为 MCP 服务器的传输协议，简化了部署和测试。

安装步骤

  1. 确保你的系统已安装 Python 环境。
  2. 下载或克隆该仓库的代码到本地。
  3. 导航到仓库代码所在的目录。
  4. 运行 'server.py' 脚本即可启动 MCP 服务器。 (可能需要安装 'mcp' 库和 'databridge' 相关的依赖，但根据现有信息，假设依赖已满足或包含在 'databridge' 库中)

服务器配置

以下 JSON 配置信息用于 MCP 客户端连接到 DataBridge MCP 服务器。你需要将这些信息配置到你的 MCP 客户端中。

{
  "serverName": "Demo",
  "command": "python",
  "args": ["server.py"],
  "transport": "stdio"
}

配置参数说明:

  • 'serverName': 服务器的名称，这里设置为 "Demo"。这个名称用于客户端标识连接的服务器。
  • 'command': 启动 MCP 服务器的命令。这里使用 'python' 解释器来运行 'server.py' 脚本。
  • 'args': 传递给启动命令的参数列表。这里指定了服务器脚本的文件名 'server.py'。
  • 'transport': MCP 服务器使用的传输协议。这里设置为 'stdio'，表示使用标准输入/输出进行通信。

基本使用方法

  1. 启动 DataBridge MCP 服务器 (运行 'python server.py')。
  2. 配置你的 MCP 客户端，使用上述服务器配置信息连接到服务器。
  3. 客户端可以使用 MCP 协议发送 JSON-RPC 请求来调用服务器注册的工具，例如：
    • 调用 'ingest_user_observations' 工具来上传用户观察数据。
    • 调用 'retrieve_information' 工具来查询信息。
  4. 服务器会处理客户端的请求，并返回 JSON-RPC 响应。

注意: 这是一个基础示例，实际应用中可能需要更完善的错误处理、安全机制和功能扩展。

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