使用说明
AI MCP服务器基础
项目设置
先决条件
- 使用Python 3.14.2制作，但其他版本可能适用
虚拟环境
建议使用虚拟环境来管理依赖关系。
创建虚拟环境
py -m venv .venv
激活虚拟环境
Windows（PowerShell）：
.\.venv\Scripts\Activate
Windows（命令提示符）：
.\.venv\Scripts\activate.bat
macOS/Linux：
source .venv/bin/activate
停用虚拟环境
deactivate
安装
- 激活您的虚拟环境。
- 安装所需的依赖项：
pip install -r requirements.txt
运行FastAPI服务器
要启动启用热重新加载的FastAPI服务器，请执行以下操作：
uvicorn app.main:app --reload
服务器将在以下时间可用 http://127.0.0.1:8000.
您可以访问API文档： http://127.0.0.1:8000/docs.
运行MCP服务器
您可以使用MCP CLI运行MCP服务器，它为测试工具和资源提供了一个开发人员检查器。
mcp dev app/mcp_server/main.py
这将启动MCP服务器并在浏览器中打开MCP检查器。
或者，您可以直接使用Python运行它（对于部署或简单测试很有用）：
python app/mcp_server/main.py
通过Postman连接（流式HTTP）
MCP服务器使用Streamable HTTP（使用SSE处理事件）运行。通过邮递员连接：
- 使用启动MCP服务器
python app/mcp_server/main.py. - 打开Postman并单击“新建”>“MCP”。
- 输入URL：
http://localhost:8000/mcp. - 发送请求。
您应该看到一个打开的事件流。服务器将在 endpoint 事件，您可以将其用于后续的POST请求（JSON-RPC），以与工具和资源进行交互。
部署（Docker）
该项目包括 Dockerfile 和 compose.yaml 便于部署。
使用Docker Compose运行
要运行MCP服务器，请执行以下操作：
docker compose up --build
服务器将在以下时间可用 http://localhost:8000.
构建Docker镜像
手动构建Docker镜像：
docker build -t mcp-server .
运行Docker容器
要运行容器（您可以提供 DB_DSN 环境变量（如果您有外部数据库）：
docker run -p 8000:8000 -e DB_DSN="postgresql://user:password@host:5432/dbname" mcp-server
部署（渲染）
- 将代码推送到GitHub存储库。
- 登录到 渲染.
- 点击 新 并选择 网络服务.
- 连接您的GitHub存储库。
- 渲染将自动检测
Dockerfile. - 重要：在配置中：
- 运行时：Docker
- 环境变量：添加
DB_DSN如果您有数据库连接字符串。
- 点击 创建Web服务.
Render将构建您的Docker镜像并部署它。您将获得一个公共URL（例如。， https://your-app.onrender.com)您的MCP服务器可以访问。
