关键词

MCP服务器上下文服务LLM应用后端资源管理工具集成

使用说明

项目简介

Micro.mcp 是一个基于 Python 的微型 Model Context Protocol (MCP) 服务器框架。它简化了 MCP 服务器的构建过程，允许开发者轻松地将资源、工具和 Prompt 模板集成到统一的后端服务中，为大型语言模型 (LLM) 应用提供结构化的上下文信息。该框架旨在降低 MCP 服务器的开发门槛，让开发者能够专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层协议细节。

主要功能点

  • 资源管理: 支持以标准化的方式托管和访问各种类型的数据资源，例如示例中的 'greeting://{name}' 资源，可以根据客户端请求动态生成数据。
  • 工具注册与执行: 允许注册 Python 函数作为 MCP 工具，并通过标准接口暴露给 LLM 客户端调用，例如示例中的 'add' 工具，可以执行加法运算。
  • 快速启动: 基于 'FastMCP' 类，可以快速创建一个功能完备的 MCP 服务器实例。
  • 易于扩展: 通过简单的装饰器 ('@mcp.tool()', '@mcp.resource()') 即可扩展服务器的功能。
  • 示例代码: 提供清晰的示例代码，展示如何定义资源和工具，方便用户快速上手。

安装步骤

  1. 环境准备: 确保已安装 Python 3.7 或更高版本。
  2. 下载仓库: 从 GitHub 克隆或下载 'micro.mcp' 仓库到本地。由于该仓库目前似乎是作为 SDK 的一部分，可能需要从 SDK 中找到 'micro.mcp' 的 server 部分，或者直接使用仓库中的 'server.py' 文件。
  3. 安装依赖 (可能需要，根据实际SDK情况而定): 如果需要安装依赖，请根据 'README.md' 或项目文档进行操作。但根据提供的代码片段，可能无需额外安装依赖。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下信息以连接到 Micro.mcp 服务器。以下是基于 'server.py' 示例生成的配置信息：

{
  "serverName": "Demo MCP Server",  // MCP 服务器的名称，可以自定义
  "command": "python",             // 启动服务器的命令，这里假设您的 Python 可执行文件在 PATH 环境变量中
  "args": ["server.py"]           // 启动命令的参数，指向 server.py 脚本文件
}

参数注释:

  • 'serverName': 为您的 MCP 服务器指定一个易于识别的名称。
  • 'command': 指定用于启动服务器进程的可执行命令。通常是 'python' 或 'python3'。
  • 'args': 一个字符串数组，包含传递给 'command' 的参数。这里 '["server.py"]' 表示执行当前目录下的 'server.py' 文件。如果 'server.py' 文件不在 MCP 客户端的当前工作目录，您需要提供文件的完整或相对路径。

如果使用 'src/micromcp/demo/about_hawky/server.py' 示例，则配置可能为：

{
  "serverName": "Hawky Demo MCP Server",
  "command": "python",
  "args": ["src/micromcp/demo/about_hawky/server.py"]
}

请根据实际使用的 'server.py' 文件的路径调整 'args' 参数。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器: 在安装步骤完成且配置正确后，在终端中导航到包含 'server.py' 文件的目录，并执行 'python server.py' (或 'python src/micromcp/demo/about_hawky/server.py') 命令来启动 MCP 服务器。服务器将开始监听来自 MCP 客户端的请求。
  2. 配置 MCP 客户端: 在您的 MCP 客户端应用中，配置连接到 Micro.mcp 服务器所需的信息，主要是上面提供的 JSON 配置。确保客户端能够正确连接到服务器运行的地址和端口（如果 'FastMCP' 支持配置端口，则需要相应配置，但默认配置通常已足够）。
  3. 使用 MCP 客户端与服务器交互: 通过 MCP 客户端，您可以向 Micro.mcp 服务器发送请求，例如：
    • 读取资源: 客户端可以请求访问已注册的资源，如 'greeting://John'，服务器将返回 "Hello, John!"。
    • 调用工具: 客户端可以调用已注册的工具，如 'add' 工具，并传递参数，服务器将执行工具并返回结果。
    • 获取 Prompt: (如果实现了 Prompt 模板功能，根据实际仓库代码判断) 客户端可以请求获取预定义的 Prompt 模板，用于与 LLM 进行交互。

请参考 Model Context Protocol 的官方文档和 MCP 客户端的文档，了解如何构建和发送 MCP 请求，以及如何处理服务器的响应。

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