使用说明

项目简介

本项目提供了一个简单的计算器MCP服务器的示例实现，主要用于演示和测试 MCP 客户端与服务器的交互。该服务器实现了基本的数学运算工具（加、减、乘、除），并遵循 Model Context Protocol (MCP) 协议与客户端进行通信。

主要功能点

工具注册和管理: 服务器注册了四个数学运算工具：加法 (add)、减法 (sub)、乘法 (mul) 和除法 (div)。
工具调用: 支持客户端通过 MCP 协议调用已注册的工具，执行相应的数学运算并返回结果。
标准 MCP 协议: 使用 JSON-RPC over Stdio 实现 MCP 协议，可以与任何兼容 MCP 协议的客户端进行通信。
测试和示例: 作为 'mcp-openai' 客户端库的测试服务器，帮助开发者理解和验证 MCP 客户端的功能。

安装步骤

该服务器是一个 Python 脚本，无需传统意义上的 "安装"。您需要确保已安装 Python 3.11 或更高版本，并安装了 'mcp' 库。

建议使用 'uv' 进行依赖管理：

确保您已安装 uv。
在项目根目录下（如果尚未创建），创建一个虚拟环境（可选）：'uv venv'
安装 'mcp' 依赖：'uv pip install mcp'

或者，您可以使用 'pip'：

pip install mcp

服务器配置

要让 MCP 客户端连接到此服务器，您需要配置客户端的 MCP 服务器连接信息。以下是一个使用 'mcp-openai' 客户端库连接到此计算器服务器的配置示例（基于 'tests/test_mcp_openai.py' 中的配置）。

MCP 服务器配置 (JSON 格式，用于 MCP 客户端配置):

{
  "calculator": {  // 服务器名称，客户端用于识别和连接
    "command": "uv",  // 启动服务器的命令，这里使用 uv 运行 Python 脚本
    "args": ["run", "path/to/tests/server.py"] // 命令参数，指定运行 server.py 脚本
    // "env": {} // (可选) 环境变量
    // "description": "Simple calculator server" // (可选) 服务器描述
    // "enabled": true // (可选) 是否启用，默认为 true
  }
}

参数注释:

'calculator': 服务器的名称，您可以自定义，客户端配置中通过此名称引用服务器。
'command': 启动服务器进程的命令。在本例中，假设您使用 'uv' 运行脚本，所以命令是 'uv'。如果您直接使用 'python' 运行脚本，则命令应为 'python'。
'args': 传递给 'command' 的参数列表。 'run' 是 'uv' 的子命令，用于运行 Python 脚本。 '"path/to/tests/server.py"' 是服务器脚本的路径。 请将 '"path/to/tests/server.py"' 替换为 'tests/server.py' 文件在您本地文件系统中的实际路径。 例如，如果您的项目根目录是 '/home/user/mcp-openai/'，则路径可能类似于 '"/home/user/mcp-openai/tests/server.py"'。

注意: MCP 客户端需要根据您的实际环境配置 'command' 和 'args'，以确保能够正确启动和连接到 MCP 服务器。

基本使用方法

启动服务器: 在终端中，导航到包含 'tests/server.py' 文件的目录，并执行以下命令来启动服务器（假设您使用 'uv'，并已正确配置路径）：
```
uv run tests/server.py
```
或者，如果您直接使用 'python':
```
python tests/server.py
```
服务器将在后台运行，并通过标准输入/输出 (stdio) 与客户端通信。
配置并运行 MCP 客户端: 使用兼容 MCP 协议的客户端（例如 'mcp-openai' 库），并按照客户端库的文档配置 MCP 服务器连接信息，指向您启动的计算器服务器 ('tests/server.py')。
与 LLM 交互: 通过客户端与 LLM 进行交互。当 LLM 需要使用计算器功能时，MCP 客户端将自动调用计算器服务器提供的工具，并将结果返回给 LLM。

示例交互流程 (使用 'mcp-openai' 客户端库):

from mcp_openai import MCPClient
from mcp_openai import config
import os

# 替换为 server.py 文件的实际路径
server_path = "path/to/tests/server.py"

mcp_client_config = config.MCPClientConfig(
    mcpServers={
        "calculator": config.MCPServerConfig(
            command="uv",  # 或者 "python"
            args=["run", server_path], # 或者 [server_path] 如果 command 是 "python"
        )
    }
)

# ... (LLM 客户端和请求配置，参考 mcp-openai 客户端库文档) ...

client = MCPClient(
    mcp_client_config,
    # ... (LLM 客户端和请求配置) ...
)

async def main():
    await client.connect_to_server("calculator") # 连接到名为 "calculator" 的服务器

    messages = [{"role": "user", "content": "What is 123 + 456?"}]
    messages_out = await client.process_messages(messages)
    print(messages_out[-1]["content"]) # 打印 LLM 的最终回复

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

请根据 'mcp-openai' 客户端库的文档完成 LLM 客户端和请求配置，并将 'server_path' 替换为 'tests/server.py' 的实际路径。

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