项目简介

该项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端应用，旨在为大型语言模型（LLM）客户端提供实时的金融新闻情感分析功能。通过标准化的 MCP 协议，LLM 可以调用其内部工具来获取特定股票代码（如 MSFT、AAPL）的最新新闻及其情感摘要。此外，该服务还集成了 OAuth 2.1 认证机制，确保了数据访问的安全性和合规性。

主要功能点

股票新闻情感分析： 提供一个“get_news_sentiment”工具，接收股票代码作为输入，返回该股票的最新三条新闻的标题、摘要、来源和发布时间。此功能通过调用 Alpha Vantage API 实现。
MCP 工具注册： 将金融新闻查询功能注册为标准的 MCP 工具，允许 LLM 客户端通过 JSON-RPC 协议远程调用。
OAuth 2.1 安全认证： 支持使用 Bearer Token 进行客户端认证，确保只有经过授权的 LLM 客户端才能访问服务提供的工具和数据。
标准 MCP 元数据发现： 提供 '/.well-known/oauth-protected-resource/mcp' 端点，允许 MCP 客户端自动发现服务的 OAuth 认证配置和能力声明。

安装步骤

克隆仓库：

git clone https://github.com/Marktechpost/AI-Tutorial-Codes-Included.git

进入项目目录：

cd AI-Tutorial-Codes-Included/OAuth 2.1 for MCP Servers

安装依赖： 创建并激活一个虚拟环境（推荐），然后安装所需的 Python 包：

python -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
# venv\Scripts\activate # Windows
pip install fastapi uvicorn httpx scalekit python-dotenv mcp

获取 API Keys：
- Alpha Vantage API Key： 注册 Alpha Vantage 账户以获取 'ALPHA_VANTAGE_API_KEY'。此密钥用于获取金融新闻数据。
- ScaleKit API Keys (可选)： 如果您计划启用 OAuth 2.1 认证，需要注册 ScaleKit 账户，并获取以下配置项： 'SCALEKIT_ENVIRONMENT_URL', 'SCALEKIT_CLIENT_ID', 'SCALEKIT_CLIENT_SECRET', 'SCALEKIT_RESOURCE_METADATA_URL', 'SCALEKIT_AUTHORIZATION_SERVERS', 'SCALEKIT_AUDIENCE_NAME', 'SCALEKIT_RESOURCE_NAME', 'SCALEKIT_RESOURCE_DOCS_URL'。

创建 '.env' 文件： 在 'OAuth 2.1 for MCP Servers' 目录下创建 '.env' 文件，并按以下格式填入您获取的 API Key 和配置信息：

ALPHA_VANTAGE_API_KEY="您的AlphaVantageAPI密钥"

# 以下ScaleKit配置为可选，如果您不使用OAuth认证，可以不填写或注释掉
SCALEKIT_ENVIRONMENT_URL="您的ScaleKit环境URL"
SCALEKIT_CLIENT_ID="您的ScaleKit客户端ID"
SCALEKIT_CLIENT_SECRET="您的ScaleKit客户端密钥"
SCALEKIT_RESOURCE_METADATA_URL="您的ScaleKit资源元数据URL"
SCALEKIT_AUTHORIZATION_SERVERS="您的ScaleKit授权服务器URL"
SCALEKIT_AUDIENCE_NAME="您的ScaleKit受众名称"
SCALEKIT_RESOURCE_NAME="您的ScaleKit资源名称"
SCALEKIT_RESOURCE_DOCS_URL="您的ScaleKit资源文档URL"

运行服务器： 在 'OAuth 2.1 for MCP Servers' 目录下执行以下命令启动 MCP 服务器：
```
python server.py
```
服务器将默认在 'http://localhost:10000' 监听。

服务器配置 (供MCP客户端使用)

MCP 客户端（例如 LLM 代理或集成开发环境）需要以下 JSON 格式的配置信息才能与 MCP 服务器建立连接并利用其功能。请根据您的实际部署环境调整 'host' 和 'port'。

{
  "server_name": "金融新闻MCP服务",
  "command": "python",
  "args": ["server.py"],
  "working_directory": "OAuth 2.1 for MCP Servers",
  "host": "localhost",
  "port": 10000,
  "description": "一个提供股票新闻情感分析功能的MCP服务。客户端可以通过调用'get_news_sentiment'工具并传入股票代码来获取最新的金融新闻摘要。支持OAuth 2.1认证。",
  "tools": [
    {
      "name": "get_news_sentiment",
      "description": "获取股票代码的最新新闻情感数据。",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "ticker": {
            "type": "string",
            "description": "股票代码，例如 'MSFT' 或 'AAPL'。"
          }
        },
        "required": ["ticker"]
      }
    }
  ],
  "capabilities_endpoint": "/.well-known/oauth-protected-resource/mcp"
}

'server_name': 服务的显示名称。
'command': 启动服务器的命令，这里是 Python 解释器。
'args': 传递给 'command' 的参数，指定要运行的服务器脚本。
'working_directory': 启动服务器时的工作目录，确保服务器能够找到其依赖文件和 'server.py'。
'host': MCP 服务器监听的 IP 地址。
'port': MCP 服务器监听的端口号。
'description': 服务的详细说明，帮助客户端理解其用途。
'tools': 服务提供的 MCP 工具列表。每个工具包含：
- 'name': 工具的唯一名称，客户端将通过此名称调用。
- 'description': 工具功能的简要说明。
- 'parameters': 工具接受的参数定义，遵循 JSON Schema 格式。
'capabilities_endpoint': MCP 客户端用于发现 OAuth 认证元数据的端点 URL。

基本使用方法

启动服务器： 确保您已按照上述安装步骤成功运行 'python server.py'，并且服务器正在 'http://localhost:10000' 监听。
MCP 客户端连接： 您的 MCP 客户端（例如 LLM 代理或自定义应用）将通过上述配置信息连接到 MCP 服务器。

调用工具： 客户端通过 JSON-RPC 协议向 MCP 服务器发送请求，以调用 'get_news_sentiment' 工具。

请求示例 (JSON-RPC):

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tool.get_news_sentiment",
  "params": {
    "ticker": "GOOG"
  },
  "id": 1
}

带认证的请求： 如果启用了 OAuth 2.1 认证，客户端需要在 HTTP 请求头中包含有效的 Bearer Token：
```
Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN
```

接收响应： 服务器将处理请求，调用 Alpha Vantage API 获取数据，并返回包含新闻摘要的 JSON-RPC 响应。

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主要功能点

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服务器配置 (供MCP客户端使用)

基本使用方法

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