项目简介

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务器，旨在为大型语言模型（LLM）提供标准化的上下文信息和功能。它通过MCP协议暴露了一系列工具，允许LLM查询产品信息、支持工单和常见问题（FAQ）数据，从而增强LLM处理特定领域知识的能力。此项目是用于演示如何使用官方MCP Python SDK实现真实MCP架构的学习范例。

主要功能点

工具暴露: 提供'get_products'、'get_tickets'、'get_faq'等工具，LLM可调用这些工具获取实时数据。
数据访问: 能够访问并返回关于产品目录、客户服务工单和常见问题解答的数据。
标准化协议: 使用JSON-RPC 2.0协议进行通信，并通过标准输入/输出 (stdio) 进行传输。
松耦合架构: 与数据API服务器和LLM客户端（如Anthropic Claude）分离，易于扩展和维护。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/milton-mathan/MCP-Chatbot-Web-pub.git
cd MCP-Chatbot-Web-pub

创建并激活Python虚拟环境:

# Windows
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

安装依赖:

pip install -r requirements.txt

配置Anthropic API Key: 复制'.env.example'文件为'.env'：

cp .env.example .env

编辑'.env'文件，填入您的Anthropic API Key：

ANTHROPIC_API_KEY=您的Anthropic_API_密钥

服务器配置（MCP客户端使用）

MCP客户端在连接MCP服务器时，需要提供服务器的启动命令和参数。本MCP服务器的配置信息如下：

服务器名称: MCP Web Chatbot Server
启动命令 (command): 'python'
参数 (args): 'mcp_server/server.py'
传输协议: Stdio (标准输入/输出)

（这些信息是MCP客户端连接本服务器时所需的核心配置。例如，在使用MCP Python SDK时，这些参数会用于构建'StdioServerParameters'对象。）

基本使用方法

本MCP服务器是三进程架构的一部分，需要与其他组件协同工作。请按照以下步骤启动所有服务：

启动数据API服务器: 在第一个终端运行
```
python api/main.py
```

启动MCP服务器: 在第二个终端运行

python mcp_server/server.py

启动Web服务器: 在第三个终端运行
```
python web/main.py
```

所有服务器启动后，打开浏览器访问 'http://127.0.0.1:8001' 即可通过Web界面与LLM聊天机器人互动，LLM将通过MCP服务器调用工具获取信息。

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