使用说明

项目简介

Simple-MCP 是一个轻量级的 MCP (Model Context Protocol) 服务器实现，它专注于提供基于 Tavily API 的网页搜索功能。通过简单的配置，即可将此服务器接入支持 MCP 协议的 LLM 客户端（如 Cherry Studio），为 LLM 提供实时的网络信息检索能力。

主要功能点

网页搜索工具: 集成了 Tavily API，提供强大的网页搜索和信息摘要功能。
MCP 协议兼容: 完全兼容 MCP 协议，可以与任何支持 MCP 协议的客户端进行通信。
易于部署: 使用 Python 和 uv 构建，安装和配置过程简单快捷。
工具注册: 通过装饰器轻松注册和管理工具，方便扩展服务器功能。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/fahmiaziz98/simple-mcp.git
cd simple-mcp

安装 uv:

curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | bash

确保 '~/.local/bin' 目录已添加到 'PATH' 环境变量中。

设置 Python 虚拟环境并安装依赖:

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

服务器配置

要将 Simple-MCP 服务器添加到 MCP 客户端（例如 Cherry Studio），您需要配置服务器连接信息。以下是针对 Cherry Studio 的配置示例，其他 MCP 客户端的配置方式类似。

在 Cherry Studio 中，进入 Settings → MCP Servers → Add Server，然后按照以下信息进行配置：

{
  "server name": "simple-mpc",  //  服务器名称，自定义
  "description": "Tavily 网页搜索工具",  // 服务器描述，自定义
  "type": "STDIO",  // 连接类型，选择 STDIO
  "command": "/home/your-username/.local/bin/uv",  // uv 命令的绝对路径，请替换为您的实际路径
  "arguments": [
    "--directory",
    "/home/your-username/Projects/simple-mcp",  // Simple-MCP 项目的绝对路径，请替换为您的实际路径
    "run",
    "main.py"
  ],
  "environment variables": {
    "TAVILY_API_KEY": "your-tavily-api-key",  // 您的 Tavily API 密钥，请替换为您的实际密钥
    "TAVILY_API_URL": "https://api.tavily.com/search"  // Tavily API URL，通常无需修改
  }
}

请务必替换以下占位符：

'/home/your-username/.local/bin/uv' 替换为 'uv' 命令的实际安装路径。
'/home/your-username/Projects/simple-mcp' 替换为 'simple-mcp' 项目在您电脑上的实际存储路径。
'your-tavily-api-key' 替换为您在 Tavily 平台申请的 API 密钥。

配置完成后，点击 "Save" 保存服务器配置，并启用 MCP 开关以连接到 Simple-MCP 服务器。

基本使用方法

成功连接到 Simple-MCP 服务器后，您可以在 MCP 客户端中使用 'get_articles' 工具进行网页搜索。

例如，在 Cherry Studio 中，您可以在 Prompt 中指示 LLM 使用 'get_articles' 工具，并提供搜索关键词。服务器会将搜索结果返回给 LLM，从而实现 LLM 联网搜索的功能。

工具名称: 'get_articles' 工具描述: 获取文章并进行总结，用于网页搜索。 工具参数:

'query' (string, 必填): 要搜索的关键词。

使用示例 (在 Prompt 中指示 LLM 调用工具):

请使用 get_articles 工具搜索 "最新的AI技术发展趋势" 并总结相关文章。

LLM 客户端会将指令转换为 MCP 请求发送给 Simple-MCP 服务器，服务器执行 'get_articles' 工具进行搜索，并将结果返回给 LLM。