项目简介

该仓库包含 Model Context Protocol (MCP) 服务端的示例实现，展示了如何构建能够提供特定能力（如天气查询、车辆控制）的后端服务，并通过 MCP 协议将其暴露为可供大型语言模型 (LLM) 调用的“工具”。同时，仓库还提供了一个 MCP 客户端中心应用，该应用能够连接、管理多个 MCP 服务端，聚合其提供的工具，并利用 LLM 理解用户请求，智能调用相应的工具服务。

主要功能点

示例 MCP 服务端: 包含独立的后端服务，实现了特定的功能（如天气查询、车辆控制）。
工具暴露: 将后端功能封装为 MCP 工具，通过标准化的方式对外声明其能力（工具名称、描述、参数）。
SSE 通信: 通过 Server-Sent Events (SSE) 协议与 MCP 客户端进行异步通信。
健康检查: 提供 HTTP '/health' 接口，供客户端或监控系统检查服务状态。
MCP 客户端中心: 一个独立的应用程序，连接多个 MCP 服务端。
工具聚合与路由: 自动发现所有已连接服务提供的工具，并将 LLM 的工具调用请求路由到正确的服务端。
服务注册与管理: 提供 API 用于注册新的 MCP 服务端，并监控已连接服务的健康状态。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/tianyaXs/mcp-hub.git
cd mcp-hub

(注意：README中克隆地址为Gitee，但分析的仓库是GitHub，此处使用GitHub地址)

创建并激活虚拟环境:

uv venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 或者 .venv\Scripts\activate.bat  # Windows

安装依赖:

uv pip install "mcp[cli]" fastapi uvicorn pydantic pandas openai zhipuai httpx toml starlette requests

服务器配置

本仓库中的 MCP 服务端（如 vehicle_command_server, weather_server）是独立的后台进程。MCP 客户端中心需要知道这些服务运行的 网络地址 (URL) 才能连接。

您需要先启动各个 MCP 服务端进程，然后将它们的 SSE URL (例如 'http://localhost:18080/sse') 注册到运行中的 MCP 客户端中心。

要启动 MCP 服务端，请使用以下命令：

启动车辆控制服务:

python mcp-server/vehicle_command/command_server.py --port 18080

（此服务会监听 'http://localhost:18080'，其 MCP SSE 入口为 'http://localhost:18080/sse'）

启动天气查询服务:

python mcp-server/weather/weather_server.py --port 18081

（此服务会监听 'http://localhost:18081'，其 MCP SSE 入口为 'http://localhost:18081/sse'）

MCP 客户端中心的配置主要在其 'pyproject.toml' 文件中，用于设置 LLM API Key 和一些运行时参数（如心跳间隔、超时时间）。客户端中心会通过 HTTP 接口（'/register'）接收 MCP 服务端的注册信息，或者在 demo 中硬编码连接地址。

基本使用方法

启动 MCP 服务端: 按照上述“服务器配置”中的命令，分别启动车辆控制服务和天气查询服务。
启动 MCP 客户端中心:
```
python mcp-client/main.py
```
（客户端中心默认运行在 'http://localhost:8000'）
注册服务: 客户端中心启动后，需要将 MCP 服务端注册进来。您可以通过客户端中心的 '/register' API 进行，或者运行提供的 Web Demo，Demo 会自动尝试注册。例如，手动注册天气服务，向客户端中心 ('http://localhost:8000/register') 发送 POST 请求，Body 为 '{"url": "http://localhost:18081/sse"}'。
与客户端中心交互: 服务注册成功后，可以通过客户端中心的 '/query' API 发送自然语言查询，客户端中心会调用 LLM 并根据需要路由到相应的工具服务。例如，向客户端中心 ('http://localhost:8000/query') 发送 POST 请求，Body 为 '{"query": "北京今天天气怎么样？"}'。
使用 Web Demo: 运行 'python mcp-client/demo/web_demo.py' 启动图形化界面，通过界面与客户端中心进行交互并查看服务状态。

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服务器配置

基本使用方法

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