这是一个使用Python服务器和客户端演示模型上下文协议(MCP)简单示例。
本项目演示了模型上下文协议(MCP)的基本实现,该协议允许AI模型访问外部工具和数据源。它包括:
该项目的官方代码库位于: https://github.com/arjunprabhulal/mcp-simple-demo
git clone https://github.com/arjunprabhulal/mcp-simple-demo.git
cd mcp-simple-demo
# 使用requirements.txt(推荐)
pip install -r requirements.txt
# 或者手动安装包
pip install mcp llama-index llama-index-tools-mcp requests
服务器提供符合MCP标准的工具,这些工具可以被AI模型或客户端应用程序访问。
python server.py
这将在默认端口(8000)启动一个MCP服务器,并提供两个工具:
hello_world:返回问候消息add:加法运算启用调试日志:
DEBUG_LEVEL=DEBUG python server.py
启用全调试模式:
DEBUG=true DEBUG_LEVEL=_DEBUG python server.py
提供的客户端可以在交互模式和命令行模式下与MCP服务器进行交互。
python client.py
这将启动一个交互会话,在此会话中你可以选择要执行的命令。
列出可用工具:
python client.py tools
调用hello_world工具:
python client.py hello
python client.py hello "您的名字"
调用add工具:
python client.py add 5 3
返回问候消息。
参数:
name(可选):要问候的名字(默认:"World")返回值:
{"message": "Hello, 名字!"}加法运算。
参数:
a:第一个数字(整数)b:第二个数字(整数)返回值:
a和b的和(整数)模型上下文协议(MCP)使用服务端发送事件(SSE)来建立连接。流程如下:
/sse端点/messages/?session_id=...进行工具调用为了更详细地测试服务器,请使用测试客户端:
python test_client.py
这将对MCP连接和可用工具进行更全面的测试。
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