自动化解析服务

应用解析MCP服务器

该项目托管了一个与MCP兼容的SSE服务器，该服务器允许LLM客户端通过下游FastAPI服务触发和监视自动解析作业。

先决条件

1. 复制env模板并更新下游URL：
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   cp .env.example .env
   

2. 确保可从此主机访问目标FastAPI服务。

运行SSE服务器

uv run python main.py

• 服务器绑定到 http://localhost:${MCP_SSE_PORT:-8000}/sse （消息通过 /messages/).
• 日志报告传输开始和关闭完成的时间。

客户端连接示例

• MCP-CLI: npx @modelcontextprotocol/cli connect http://localhost:8000 --transport sse
• 原始SSE测试: curl -N http://localhost:8000/sse

连接后，调用服务器公开的工具：

1. start_resolution –启动作业并接收 job_id.
2. check_resolution_status –轮询当前状态（排队/运行/完成/失败）。
3. get_resolution_reasoning –阅读代理对该任务的Markdown推理。

使用 Ctrl+C 优雅地停止服务器；shutdown钩子确保HTTP客户端被干净地拆除。

测试与验证

1. 单元测试 （httpx客户端模拟）：
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   uv run pytest
   

2. 集成烟雾测试 （旋转模拟下游API、MCP SSE服务器和SSE客户端）：
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   uv run python scripts/smoke_test.py
   

   预期产量：
   • 模拟服务和SSE服务器启动消息
   • 内联打印工具响应（作业ID、状态、推理片段）
   • Smoke test succeeded ✅ 完成时

对于手动验证，您还可以使用上面的MCP CLI命令进行连接；成功运行将流式传输SSE事件，并返回与烟雾测试相同的工具结果。