项目简介

MCPLite 提供了一个用于构建和编排 MCP 服务器的 Python 框架。它允许开发者通过简单的装饰器将任何 Python 函数转换为可供大型语言模型 (LLM) 调用的工具、可访问的数据资源或可定制的 Prompt 模板。MCPLite 致力于弥合 LLM 与外部功能之间的鸿沟，支持多种通信协议，为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务。

主要功能点

工具集成: 将 Python 函数轻松注册为 LLM 可调用的工具，支持参数和描述，例如计算器、Web 搜索等。
资源托管: 将数据源（如文件内容、实时信息）注册为 LLM 可读取的资源，支持 URI 定位和内容访问。
Prompt 模板: 定义可参数化的 Prompt 模板，允许 LLM 生成定制化的交互内容。
多传输协议: 支持 Stdio、Direct 和 SSE (Server-Sent Events) 等多种通信协议，灵活适应不同部署场景。
内置服务器: 提供开箱即用的 Fetch 服务器（用于网页抓取和转换）和 Obsidian 服务器（用于安全访问 Obsidian 笔记库）。

安装步骤

安装核心库:

pip install pydantic rich

安装可选依赖 (根据需求):

Web 功能 (Fetch Server):

pip install requests beautifulsoup4 markdownify

Stdio 传输 (推荐):

pip install chain-of-thought

服务器配置

MCP 服务器的配置通常由 MCP 客户端进行。MCP 客户端需要知道如何启动您的 MCP 服务器。以下是配置 MCP 服务器的 JSON 格式示例，这些信息将帮助 MCP 客户端与您的服务器建立连接：

Fetch 服务器配置示例 (Stdio 传输):

{
  "server_name": "fetch",
  "description": "一个用于网页内容抓取和转换为 Markdown 的 MCP 服务器。",
  "command": ["python", "-m", "MCPLite.servers.fetch"],
  "args": [
    {"name": "--ignore-robots-txt", "description": "忽略 robots.txt 限制", "optional": true, "type": "boolean"},
    {"name": "--user-agent", "description": "自定义用户代理字符串", "optional": true, "type": "string"},
    {"name": "--proxy-url", "description": "用于请求的代理 URL", "optional": true, "type": "string"}
  ]
}

Obsidian 服务器配置示例 (Stdio 传输):

{
  "server_name": "obsidian",
  "description": "一个提供安全文件系统操作、搜索和文件信息获取的 MCP 服务器，专为 Obsidian Vault 设计。",
  "command": ["python", "-m", "MCPLite.servers.obsidian"],
  "env": [
    {"name": "OBSIDIAN_PATH", "description": "您的 Obsidian Vault 根目录的绝对路径，例如 '/Users/youruser/ObsidianVault'", "required": true, "type": "string"}
  ]
}

自定义服务器配置示例 (Stdio 传输): 假设您的自定义服务器文件 'my_server.py' 包含 MCPLite 实例和装饰器定义的工具、资源或 Prompt。

{
  "server_name": "my-custom-server",
  "description": "我的自定义 MCP 服务器，提供特定工具和功能。",
  "command": ["python", "my_server.py"],
  "args": []
}

基本使用方法 (作为 MCP 服务器运行)

创建您的 MCP 服务器文件 (例如 'my_server.py'):

from MCPLite import MCPLite
from datetime import datetime

# 创建您的 MCP 服务器实例，指定 Stdio 传输协议
mcp = MCPLite(transport="stdio")

@mcp.tool
def calculator(operation: str, a: int, b: int) -> int:
    """执行基本的数学运算。"""
    if operation == "add":
        return a + b
    elif operation == "multiply":
        return a * b
    raise ValueError(f"未知操作: {operation}")

@mcp.resource(uri="data://current-time")
def current_time() -> str:
    """获取当前时间。"""
    return datetime.now().isoformat()

@mcp.prompt
def greeting_prompt(name: str) -> str:
    """生成个性化问候语的 Prompt。"""
    return f"请以友好的方式问候 {name}，并提到今天天气真好。"

if __name__ == "__main__":
    # 运行 MCP 服务器，它将通过标准输入/输出与客户端通信
    print("MCPLite 服务器已启动，等待客户端连接...")
    mcp.run()

运行您的 MCP 服务器:
```
python my_server.py
```
一旦服务器运行，它将监听来自 MCP 客户端的 JSON-RPC 请求，并根据您定义的工具、资源和 Prompt 进行响应。

使用内置服务器 (Fetch 或 Obsidian):

运行 Fetch 服务器:

python -m MCPLite.servers.fetch --ignore-robots-txt

运行 Obsidian 服务器 (需要设置环境变量):

export OBSIDIAN_PATH="/path/to/your/obsidian/vault"
python -m MCPLite.servers.obsidian

关键词

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主要功能点

安装步骤

服务器配置

基本使用方法 (作为 MCP 服务器运行)

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