项目简介

本项目 'mcp-server-poc' 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器的 Proof-of-Concept (POC) 实现。它演示了如何构建一个 MCP 服务器，为支持 MCP 标准的 AI 助手（如 Cursor IDE）提供自定义工具和资源，扩展 AI 助手的能力。

主要功能点

文档检索工具 (get_docs): 允许 AI 助手检索 LangChain, LlamaIndex, 和 OpenAI 的官方文档，帮助开发者快速查找技术文档。
Web 抓取工具 (crawl_web): 提供网页抓取能力，允许 AI 助手获取指定 URL 的网页内容，用于信息整合或作为上下文信息。
集成 Google Serper API: 使用 Google Serper API 作为文档检索工具的底层搜索引擎，保证搜索结果的相关性和时效性。
标准 MCP 服务器实现: 遵循 MCP 协议，可以通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，提供工具注册和执行能力。
Stdio 传输: 使用标准输入输出 (stdio) 作为默认的传输协议，方便集成到各种支持 MCP 客户端的应用中。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/TarcisioPhilips/mcp-server-poc.git
cd mcp-server-poc

创建并激活虚拟环境:

# 创建 Python 3.11 虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境 (Windows)
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# 激活虚拟环境 (macOS/Linux)
source venv/bin/activate

安装依赖包:

pip install -r requirements.txt

配置环境变量: 在项目根目录下创建 '.env' 文件，并添加 Serper API 密钥：
```
SERPER_API_KEY=YOUR_SERPER_API_KEY
```
请替换 'YOUR_SERPER_API_KEY' 为你自己的 Serper API 密钥。

服务器配置

MCP 客户端（例如 Cursor IDE）需要配置 MCP 服务器的启动命令才能连接。以下是 'mcp.json' 配置文件示例，用于配置 'mcp-server' 服务器：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-server": {
            "command": "python",
            "args": [
                "ABSOLUTE/PATH/TO/main.py"
            ]
        }
    }
}

'command': 启动 MCP 服务器的命令，这里使用 'python' 解释器。
'args': 传递给 'command' 的参数，这里指定了 'main.py' 脚本的绝对路径 'ABSOLUTE/PATH/TO/main.py'。请将 'ABSOLUTE/PATH/TO/main.py' 替换为你的 'main.py' 文件的实际绝对路径。
- Windows 路径示例: 'C:\Users\username\path\to\main.py' (注意使用双反斜杠)
- macOS/Linux 路径示例: '/Users/username/path/to/main.py'

将以上配置添加到 MCP 客户端的配置文件中（例如 Cursor IDE 的 '~/.cursor/mcp.json' 或 'C:\Users<username>.cursor\mcp.json'），并重启客户端即可连接到 MCP 服务器。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 在项目根目录下运行命令：
```
python main.py
```
服务器将会在后台运行，等待 MCP 客户端连接。
在 MCP 客户端中使用工具: 以 Cursor IDE 为例，在编辑器中你可以通过 '@' 符号触发工具调用。例如，要使用 'get_docs' 工具搜索 LangChain 文档，可以输入类似以下内容：
```
@get_docs(query="Chroma DB", library="langchain")
```
MCP 客户端会将这个请求发送到 MCP 服务器，服务器执行 'get_docs' 工具，并将结果返回给客户端，最终显示在编辑器中。你可以根据 'get_docs' 和 'crawl_web' 工具的描述，在 MCP 客户端中灵活调用这些工具，增强 AI 助手的功能。

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