项目简介:

这是一个展示如何使用Model Context Protocol (MCP) 构建一个简单的本地服务器的示例项目。该服务器暴露了基本的数学计算功能（加法和乘法）作为MCP工具，并配合一个使用Ollama本地LLM的客户端，演示了LLM如何通过MCP发现并调用这些工具来完成用户请求。

主要功能点:

• 注册并暴露 'add' 和 'multiply' 两个数学函数作为MCP工具。
• 通过标准输入/输出 (Stdio) 传输协议与MCP客户端通信。
• 允许MCP客户端发现服务器提供的工具列表及其描述。
• 接收MCP客户端发起的工具调用请求，执行对应的函数并返回结果。

安装步骤:

1. 确保您的系统已安装 Python 3.8 或更高版本。
2. 安装项目所需的 Python 包：

   pip install "mcp[cli] @ git+https://github.com/awslabs/mcp.git" openai==0.28 httpx
   

3. 安装并运行 Ollama (请参考 Ollama 官方文档)。
4. 使用 Ollama 下载并运行一个支持工具调用的本地大模型，例如 Llama3：

   ollama run llama3
   # 或者其他支持工具调用的模型，如 mistral-nemo, mistral, codellama等
   

服务器配置:

该MCP服务器名为 'calculator'，使用标准输入/输出 (Stdio) 作为传输协议。 MCP客户端需要通过指定服务器的启动命令和参数来连接此服务器。 对于此项目中的 'math_server.py' 文件，其启动命令为 'python'，参数为 'math_server.py' 文件的路径。 （例如，如果'math_server.py'在当前目录下，客户端配置中应指定command为'python'，args为'["math_server.py"]'）

基本使用方法:

1. 在一个终端窗口中启动MCP服务器：

   python math_server.py
   

2. 在另一个终端窗口中启动示例MCP客户端（将 '<path_to_server_script>' 替换为 'math_server.py' 文件的实际路径）：

   python ollama_client.py <path_to_server_script>
   

3. 客户端启动后，您可以在客户端提示符下输入查询，例如 "What is 5 + 8?" 或 "Multiply 7 and 9"，LLM将通过调用服务器上的工具来回答。输入 'quit' 退出客户端。