麦克佩-123

<h1 align="center"> MCP-123 <br> _{运行MCP服务器和客户端最简单的方式（每项只需两行代码）} </h1> <p align="center"> <img src="https://img.shields.io/badge/python-3.11%2B-blue" alt="Python 3.11+"> <img src="https://img.shields.io/badge/fastmcp-powered-informational" alt="FastMCP"> <img src="https://img.shields.io/badge/openai-ready-green" alt="OpenAI ready"> </p>

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🚀 特性

• 极简设置：启动服务器或客户端只需两行代码。

• 简易工具创建：在你的 tools.py 文件中编写普通函数——无需装饰器或特殊包装器——它们会自动被包含为你的MCP服务器可以使用的工具。

• OpenAI集成：客户端使用你的OpenAI API密钥来回答问题，并根据需要调用工具。

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🖥️ 快速开始

1. 安装需求

pip install -r requirements.txt

2. 创建你的工具

在 tools.py 中定义你的函数。不需要装饰器，它们会被自动添加到你的MCP服务器作为工具。例如：

def add(a: int, b: int) -> int:
    """加两个数。"""
    return a + b

3. 启动MCP服务器（两行代码）

from mcp123 import server
server.run_server("tools.py", port=9999)

4. 设置MCP客户端（两行代码）

from mcp123.client import McpClient
client = McpClient("http://localhost:9999", "sk-...你的OpenAI密钥...")

5. 使用MCP客户端

answer = client.ask("加15和14。")
print("答案:", answer)

6. 结束时关闭MCP客户端

client.close()

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🚀 特性

• 极简设置：启动服务器或客户端只需两行代码。

• 简易工具创建：在你的 tools.py 文件中编写普通函数——无需装饰器或特殊包装器——它们会自动被包含为你的MCP服务器可以使用的工具。

• OpenAI集成：客户端使用你的OpenAI API密钥来回答问题，并根据需要调用工具。

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📝 工作原理

• 服务器：加载 tools.py 中的所有顶级函数并通过HTTP暴露它们作为MCP工具。

• 客户端：发现可用的工具，向OpenAI发送提示，并在需要时自动调用工具。

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🛠️ 示例输出

当你运行客户端时，你会看到：

发现的工具列表：
[ ...工具列表... ]

答案: 29

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🔑 需求

• Python 3.11+
• OpenAI API密钥（用于客户端）

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📢 为什么选择MCP123？

• 零样板代码：无需编写模式或包装器——只需编写函数。

• LLM原生：设计用于无缝使用LLM工具。

• 可扩展性：通过简单地添加函数来增加更多工具。

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🤝 致谢

• 使用 FastMCP 构建
• 受Model Context Protocol (MCP)启发

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