使用说明

项目简介

EventsAI 推荐MCP服务器是一个应用后端，它基于 Model Context Protocol (MCP) 构建，旨在为LLM客户端提供事件推荐服务。该服务器能够从多个数据源抓取事件信息，进行去重和个性化推荐，并通过MCP协议将推荐结果以结构化的方式提供给客户端。

主要功能点

事件推荐工具 (recommendations)：
- 根据预先抓取的事件数据，生成个性化的事件推荐列表。
- 允许客户端指定返回的推荐事件数量。
- 以HTML格式返回推荐结果，方便LLM客户端进行解析和展示。
个性化问候资源 (greeting://{name})：
- 提供简单的个性化问候语，可以作为MCP资源示例进行访问。
回声Prompt模板 (echo_prompt)：
- 提供一个简单的回声Prompt模板，用于演示Prompt模板的基本用法。

安装步骤

构建开发容器 (推荐): 按照仓库 'README.md' 中的 "Running the mcp server" -> "WSL and Claude Desktop" 指引，首先需要构建 '.devcontainer/Dockerfile' 中定义的开发容器。这通常涉及使用 Docker 或其他容器管理工具。
运行 MCP 服务器: 构建完开发容器后，可以参考 'README.md' 中提供的 'mcpServers' 配置来运行 MCP 服务器。该配置指示使用 WSL 执行 Docker 命令来启动服务器。

服务器配置

MCP客户端需要配置以下 JSON，才能连接到 EventsAI 推荐MCP服务器。请将以下配置添加到您的 MCP 客户端配置中 (例如 Claude 的 Workspaces 设置):

{
  "mcpServers": {
    "events-ai": {  // 服务器名称，客户端用于标识和连接
      "command": "wsl.exe", // 运行服务器的命令，这里使用 WSL 来执行 Docker
      "args": [  // 传递给命令的参数列表
        "docker", "run",   // Docker 运行命令
        "-v", "/root/workspace/events-ai:/app",  // 挂载本地 workspace 目录到容器 /app 目录，确保容器可以访问项目代码
        "-i", "vsc-events-ai-5b6c547e5b8561359a378f2d1037c7d8acb17e98ae6c4925f95dc8a9635b2157", // 使用的 Docker 镜像名称，需要替换为您实际构建的镜像名称
        "mcp", "run", "/app/mcp/server/server.py" // 在容器内执行 mcp run 命令，并指定服务器启动脚本路径
      ]
    }
  }
}

基本使用方法

配置完成后，在 MCP 客户端中，您可以使用以下方式与 EventsAI 推荐MCP服务器交互：

调用 'recommendations' 工具: 客户端可以调用 'recommendations' 工具来获取事件推荐列表。例如，在 Claude 客户端中，您可以输入类似 '@events-ai recommendations()' 的指令来触发工具调用。该工具支持可选参数 'number_of_items' 来控制返回的推荐数量，例如 '@events-ai recommendations(number_of_items: 5)' 获取 5 个推荐事件。
访问 'greeting' 资源: 客户端可以访问 'greeting' 资源来获取个性化问候语。例如，在 Claude 客户端中，您可以输入类似 '@events-ai greeting://World' 的指令来访问资源，将 'World' 替换为您想要问候的名字。
使用 'echo_prompt' Prompt模板: 客户端可以使用 'echo_prompt' Prompt模板来测试 Prompt 功能。例如，在 Claude 客户端中，您可以使用 '@events-ai echo_prompt(message: "Hello MCP Server")' 来发送消息并查看服务器的回应。

注意:

确保您已正确构建 Docker 镜像，并将配置中的镜像名称替换为实际的镜像名称。
首次运行前，可能需要先按照 'README.md' 中的说明，预先抓取事件数据并生成推荐结果，以便 'recommendations' 工具能够返回有效数据。

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