使用说明

项目简介

本项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的多服务器Agent系统，旨在为大型语言模型 (LLM) 应用提供可扩展的上下文服务框架。它允许 LangGraph agents 通过标准化的 MCP 协议与远程工具进行交互，实现复杂的 LLM 工作流和多 agent 协作。

主要功能点

远程工具集成: 通过 MCP 协议将各类工具（如数据查询、外部服务调用等）注册到服务器，供 LLM Agent 远程调用。
多服务器架构: 支持部署多个 MCP 服务器，实现工具和资源的分布式管理，提高系统可扩展性和容错性。
Agent间互操作: 为 Agent to Agent 通信奠定基础，支持构建复杂的协同式多 Agent 系统。
实时通信: 采用 SSE 和 STDIO 等传输协议，实现与客户端的实时双向通信。
LangGraph 集成: 特别为 LangGraph 框架设计，方便 LangGraph Agent 利用 MCP 服务器提供的上下文能力。

安装步骤

由于仓库 'junfanz1/junfanz1' 主要是个人主页和项目索引，MCP服务器的具体代码可能位于其提及的 MCP-Servers 仓库（如果该仓库存在）。以下步骤假设 MCP 服务器代码位于 'MCP-Servers' 仓库中。

克隆仓库:

git clone https://github.com/junfanz1/MCP-Servers  # 实际仓库地址可能需要根据 junfanz1 的具体项目来确定
cd MCP-Servers

安装依赖: 根据 'MCP-Servers' 仓库中的 requirements.txt 或项目说明安装必要的 Python 依赖包。

pip install -r requirements.txt  # 假设使用 requirements.txt

服务器配置

MCP 客户端需要配置服务器连接信息才能与 MCP 服务器通信。以下是一个典型的 JSON 格式配置示例，请根据实际情况修改 'command' 和 'args' 以启动你的 MCP 服务器。

{
  "server name": "mcp_server",
  "command": "python",
  "args": ["mcp_server.py"]
}

配置参数说明:

'server name': 服务器的名称，客户端用以识别和管理不同的 MCP 服务器连接。例如: '"mcp_server"'。
'command': 启动 MCP 服务器的命令。通常是 Python 解释器路径。例如: '"python"' 或 '"/path/to/python"'。
'args': 启动命令的参数列表。
- 通常第一个参数是服务器主程序的 Python 脚本文件名，例如: '"mcp_server.py"'。
- 可能包含其他可选参数，例如配置文件路径、端口号等，具体取决于 'MCP-Servers' 项目的实现。请参考项目文档或代码注释来确定。

注意: 你需要根据 'MCP-Servers' 仓库中实际的服务器启动脚本名称和所需的参数来配置 'command' 和 'args'。 'mcp_server.py' 仅为示例，实际文件名可能不同。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 在 MCP 服务器代码所在的目录下，根据上述配置运行启动命令。例如，如果配置为 '{"command": "python", "args": ["mcp_server.py"]}'，则在终端执行：
```
python mcp_server.py
```
确保服务器成功启动并监听客户端连接。
配置 MCP 客户端: 在你的 MCP 客户端应用中，配置上述 JSON 格式的服务器连接信息。客户端将使用这些信息来连接到 MCP 服务器。
客户端与服务器交互: 客户端通过 MCP 协议向服务器发送 JSON-RPC 请求，例如：
- 请求资源信息
- 调用注册的工具
- 获取 Prompt 模板
服务器接收请求并返回 JSON-RPC 响应。具体请求和响应的格式请参考 Model Context Protocol (MCP) 的官方文档。

重要提示: 由于当前只分析了 'junfanz1/junfanz1' 仓库的 README.md 文件，更详细的使用方法和 API 文档应该参考实际的 'MCP-Servers' 代码仓库（如果存在）及其文档。

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