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地震AI信息服务器

一个用于获取古巴Cenais研究所生成的地震AI信息的MCP服务器，支持快速工具开发和API服务。

  • by dionis
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 dionis/sysmology_cnais_mcp_server

使用说明

系统学_cnais_mcp_服务器

从古巴Cenais研究所获取剑术生成性人工智能信息的MCP服务器

安装

我们使用 uv 用于快速Python依赖管理。

# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd sysmology_cnais_mcp_server

# Install dependencies and create the virtual environment
uv sync

用法

您可以直接使用以下命令运行MCP服务器 uv:

# Start the MCP server using uv
uv run python server.py

或者配置您的MCP客户端（如Claude Desktop）以启动它：

{
  "mcpServers": {
    "sysmology_cnais": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/sysmology_cnais_mcp_server",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

配置

编辑 config.py 包装器或点文件来配置服务器：

# Database configuration
DB_CONFIG = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'your_user',
    'password': 'your_password',
    'database': 'your_database'
}

发展

此服务器使用 FastMCP 用于快速工具开发和服务的包装器。

添加新工具

要添加新工具，请定义一个标准Python函数并使用 @mcp.tool() 装饰师。FastMCP通过检查函数签名和文档字符串来处理Pydantic模式。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Sysmology CNAIS")

@mcp.tool()
def get_sismic_event(region: str) -> str:
    """Get recent sismology events for a given region.
    
    Args:
        region: The geographical region in Cuba
    """
    # Fetch from Cenais API / DB
    return f"Recent events in {region}..."

# To run the server via stdio
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

启动检查器：

    npx @modelcontextprotocol/inspector uv run research_server.py

备注

此MCP服务器运行在 地平线平台 在自由模式下。使用地址https://cneais-earthquake.fastmcp.app/mcp用于请求mcp服务器。

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

贡献

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联系

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