项目简介

此项目是 'ai-data-handbook' 仓库中包含的一个 Python MCP (Model Context Protocol) 服务器示例。它利用 'FastMCP' 库构建，能够将定义好的 Python 函数注册为工具，并通过标准 JSON-RPC 协议向外部 LLM（大型语言模型）客户端提供服务。该服务器专注于与 SQLite 数据库进行交互，提供了数据添加和查询功能。

主要功能点

数据操作工具： 提供了 'add_data' 和 'read_data' 两个工具函数。LLM 客户端可以通过这些工具，以 SQL 查询语句的形式对服务器托管的 SQLite 数据库中的 'people' 表进行数据增、删、改、查操作。
标准化协议支持： 服务器基于 Model Context Protocol (MCP) 构建，支持 'Stdio' 和 'SSE'（Server-Sent Events）等多种传输协议，确保与 MCP 客户端的兼容性。
会话管理与能力声明： 'FastMCP' 框架处理会话管理、服务器能力声明等底层协议细节，使开发者能够专注于业务逻辑。
可扩展性： 开发者可以轻松地在 'server.py' 文件中添加更多 Python 函数，并使用 '@mcp.tool()' 装饰器将其注册为新的 MCP 工具，从而快速扩展服务器的功能。

安装步骤

环境准备： 确保您的系统已安装 Python 3.8 或更高版本。

克隆仓库： 将 'ai-data-handbook' 仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/emredeveloper/ai-data-handbook.git
cd ai-data-handbook

进入项目目录： 切换到 MCP 服务器示例所在的目录：
```
cd MCP-Local
```
安装依赖： 安装运行此 MCP 服务器所需的 Python 库。
```
pip install modelcontextprotocol pydantic-ai uvicorn
```
- 'modelcontextprotocol'：提供了 'FastMCP' 框架的核心组件。
- 'pydantic-ai'：包含了用于 MCP 客户端和代理的实用工具，尽管不是运行服务器的直接依赖，但在某些示例中会用到。
- 'uvicorn'：用于运行 FastAPI 应用（'FastMCP' 内部使用）。
- 'sqlite3'：Python 内置，无需额外安装。

服务器配置（供 MCP 客户端参考）

要将此 MCP 服务器连接到 MCP 客户端，客户端需要以下配置信息：

{
  "server_name": "sqlite-demo",
  "command": "python",
  "args": [
    "path/to/ai-data-handbook/MCP-Local/server.py",
    "--server_type=sse"
  ],
  "description": "一个与 SQLite 数据库交互的本地 MCP 服务器，支持数据添加和读取。",
  "protocol": "SSE",
  "host": "127.0.0.1",
  "port": 8000,
  "url_suffix": "/sse"
}

注释：

'server_name': 此 MCP 服务器实例的唯一标识名称。
'command': 启动服务器所执行的程序（这里是 'python'）。
'args': 传递给 'command' 的参数列表。其中 'path/to/ai-data-handbook/MCP-Local/server.py' 需要替换为 'server.py' 文件的实际绝对路径或相对路径（相对于客户端的启动目录）。'--server_type=sse' 指定服务器使用 Server-Sent Events (SSE) 协议进行通信；您也可以改为 '--server_type=stdio' 使用标准输入/输出协议。
'description': 服务器功能的简要描述。
'protocol': 服务器使用的通信协议。
'host' 和 'port': 服务器监听的 IP 地址和端口。默认情况下，'FastMCP' 会在 '127.0.0.1:8000' 上启动一个 HTTP 服务器来支持 SSE。
'url_suffix': 对于基于 HTTP 的协议（如 SSE），这是客户端连接的具体路径。

基本使用方法

启动 MCP 服务器： 在 'ai-data-handbook/MCP-Local' 目录下打开您的终端或命令行工具，运行以下命令启动服务器：
```
python server.py --server_type=sse
```
服务器启动后，您将看到日志输出，表明服务器正在监听连接。首次运行会默认创建一个名为 'demo.db' 的 SQLite 数据库文件（如果该文件不存在）。
使用 MCP 客户端进行交互： 在另一个终端窗口或命令行工具中（仍需在 'ai-data-handbook/MCP-Local' 目录下），运行提供的客户端脚本来与服务器交互：
```
python client.py
```
客户端将连接到服务器并显示可用的工具列表。您可以根据提示输入自然语言查询，例如：
- 'Add a person named 'Jane Doe' with age 28 and profession 'Data Scientist'' (添加数据)
- 'Read all people in the database' (读取所有数据)
- 'List the names and ages of people older than 30' (带条件查询)
客户端会通过 LLM 将您的查询转换为对服务器工具的调用，并返回结果。

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服务器配置（供 MCP 客户端参考）

基本使用方法

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