项目简介

本项目演示了一个本地文件系统MCP服务器的实现，它允许AI代理通过 Model Context Protocol (MCP) 协议与本地文件系统进行交互。该服务器提供资源读取和工具调用功能，使得AI代理能够读取文件内容，并执行文件写入等操作。此示例还展示了如何将MCP服务器与 AutoGen (AG2) 框架集成，构建具备文件操作能力的AI代理。

主要功能点

资源读取: 允许AI代理通过标准的 'storage://local/{/path}' 格式的URI读取服务器本地文件系统中的文件内容。
工具调用: 提供 'write_file' 工具，允许AI代理在服务器本地文件系统中创建和写入文件。
动态工具发现: AI代理可以通过 'list_tools' 功能动态发现服务器提供的工具及其参数信息。
AutoGen 集成: 提供 'MCPAssistantAgent' 类，方便AutoGen代理作为MCP客户端与此服务器进行交互。
清晰的架构: 采用分层架构，明确区分 MCP 服务器、MCP 客户端 (AutoGen Agent) 和 LLM 接口，易于理解和扩展。

安装步骤

安装 'uv' 包管理器 (如果尚未安装):

# macOS
brew install uv

# 其他平台
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

克隆仓库:

git clone https://github.com/jtanningbed/mcp-ag2-example
cd mcp-ag2-example

安装依赖:
```
uv sync
```

服务器配置

为了让MCP客户端 (例如 'MCPAssistantAgent') 连接到此MCP服务器，您需要配置客户端的服务器连接信息。以下是一个示例配置，您需要将其提供给MCP客户端，以便客户端能够启动和连接到服务器：

{
  "server name": "local-file-server",
  "command": "uv",
  "args": ["run", "-m", "server.local_file_server", "--path", "./data"],
  "description": "本地文件系统MCP服务器，允许读写 './data' 目录下的文件。",
  "notes": "您可以修改 'args' 中的 '--path' 参数来指定服务器操作的根目录。默认为 './data'。"
}

配置参数说明:

'server name': 服务器的名称，这里是 "local-file-server"。
'command': 启动服务器的命令，这里使用 'uv run' 来运行 Python 模块。
'args': 传递给服务器命令的参数列表。
- '"run"': 'uv run' 命令的子命令，用于运行模块。
- '"-m"': 'uv run' 的参数，表示运行模块。
- '"server.local_file_server"': 要运行的 Python 模块，即 'server/local_file_server.py' 文件。
- '"--path"': 'server.local_file_server.py' 模块接收的参数，用于指定服务器操作的根目录，默认为 './data'。您可以根据需要修改此路径。
'description': 对服务器的简要描述，方便用户理解服务器的功能。
'notes': 额外的备注信息，例如如何配置服务器的根目录。

基本使用方法

运行示例脚本:
```
uv run example.py
```
这个命令将启动 'example.py' 脚本，该脚本会：
- 启动一个本地文件系统MCP服务器。
- 创建一个 'MCPAssistantAgent' 客户端，并配置连接到上述MCP服务器。
- 使用 'UserProxyAgent' 代理用户发起与 'MCPAssistantAgent' 的对话。
- 演示 AI 代理如何使用 'read_resource' 读取文件内容，以及如何使用 'call_tool' 调用 'write_file' 工具创建文件，并最终总结文件创建情况。
理解示例流程:
- 'example.py' 脚本展示了如何配置和启动 MCP 服务器以及 MCP 客户端 (AutoGen Agent)。
- AutoGen Agent 通过注册 'read_resource', 'call_tool', 'list_tools' 等函数，使其具备与 MCP 服务器交互的能力。
- 示例对话流程演示了 AI 代理如何通过 MCP 协议与服务器交互，完成文件操作任务。

通过运行和分析 'example.py' 脚本，您可以更好地理解如何使用该 MCP 服务器以及如何将其集成到您的 AI 应用中。

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基本使用方法

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