使用说明

项目简介

本项目是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现示例，旨在演示如何构建MCP服务器，为AI Agent提供外部数据和功能。本示例包含两个MCP服务器：

区块链数据服务器 (mcp_server.py): 提供Metis区块链的区块数据，例如最新的区块号和前一个区块号。
GitHub组织数据服务器 (github_org_server.py): 提供GitHub组织和仓库的信息，例如列出组织仓库和获取仓库统计数据（星数、Fork数、关注者数）。

通过这两个服务器，展示了MCP服务器如何作为AI Agent的上下文信息提供者，扩展Agent的能力边界。

主要功能点

提供区块链数据: 通过 'get_latest_block' 和 'get_previous_block' 工具，Agent可以查询Metis区块链的最新区块号和前一个区块号。
提供GitHub数据: 通过 'list_org_repos' 和 'get_repo_stats' 工具，Agent可以查询GitHub组织仓库列表以及特定仓库的统计信息。
工具注册机制: 使用 '@mcp.tool()' 装饰器轻松注册工具函数，使其可以通过MCP协议被Agent调用。
快速启动: 基于 'FastMCP' 框架，服务器代码简洁易懂，易于快速启动和运行。

安装步骤

安装 UV: 根据仓库 'README.md' 的指引安装 UV 包管理器。UV 用于管理Python环境和依赖。
- macOS/Linux: 'curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh'
- Windows: 参考 UV 官网安装指南。

创建项目目录并初始化:

mkdir my_mcp_project
cd my_mcp_project
uv init

创建并激活虚拟环境:

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

安装依赖包:

uv pip install alith web3 requests
uv add "mcp[cli]"

配置 OpenAI API Key: 如果需要运行 'main.py' 中的 AI Agent，需要配置 OpenAI API Key 环境变量。
- Unix/Linux: 'export OPENAI_API_KEY=<your API key>'
- Windows: '$env:OPENAI_API_KEY = "<your API key>"'

服务器配置

MCP客户端（例如 'main.py' 中的 Alith Agent）需要通过 'server_config.json' 文件配置要连接的MCP服务器。以下是 'server_config.json' 文件的内容，它定义了两个MCP服务器的启动配置：

{
    "mcpServers": {
        "blockchain": {
            "command": "python",
            "args": [
                "mcp_server.py"
            ],
            "description": "区块链数据服务器"
        },
        "github": {
            "command": "python",
            "args": [
                "github_org_server.py"
            ],
            "description": "GitHub组织数据服务器"
        }
    }
}

配置参数说明：

'mcpServers': 定义所有MCP服务器的字典。
'"blockchain"' 和 '"github"': 服务器的名称，客户端通过这些名称引用服务器。可以自定义，需要与客户端代码中的server name保持一致。
'command': 启动服务器的命令，通常是 Python 解释器。
'args': 传递给启动命令的参数，这里指定了服务器脚本的文件名。
'description': (可选) 服务器的描述信息，用于提高配置文件的可读性。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 分别在两个终端窗口中运行以下命令，启动区块链数据服务器和 GitHub 组织数据服务器。
```
python3 mcp_server.py
python3 github_org_server.py
```
启动成功后，服务器会打印 "MetisBlockServer running..." 或 "GitHubOrgServer running..." 等信息。
运行 AI Agent: 在另一个终端窗口中，运行 'main.py' 启动 AI Agent。
```
python3 main.py
```
Agent 启动后，会提示 "Ask me anything about Metis blocks or GitHub repos!".
与 Agent 交互: 根据提示，可以向 Agent 提问关于 Metis 区块链或 GitHub 仓库的问题。例如：
- "What is the latest Metis block number?"
- "What was the previous block number?"
- "List repos of organization tensorflow"
- "Stats for repo pytorch/pytorch"
Agent 将调用相应的 MCP 服务器工具获取数据并返回结果。输入 'exit', 'quit', 或 'bye' 可以退出 Agent。

注意: 确保先启动 MCP 服务器，再启动 AI Agent，以便 Agent 可以成功连接到服务器。

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