模型链提供服务器

一个简单的MCP服务器,用于通过FastMCP暴露与MySQL数据库交互的工具,使用Llama Index构建代理并通过Ollama本地运行LLM模型。

  • by Gustavo-Macedo1
  • Jupyter Notebook
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Gustavo-Macedo1/MCP-Teste-HBr-CIIA

使用说明

演示HBr-MCP服务器

描述

这个存储库包含一个简单的模型链提供商(MCP)服务器,它使用FastMCP来展示与MySQL数据库交互的工具。该项目使用Llama Index构建消费这些工具的代理商,Ollama作为本地LLM(本地模型)提供商。

主要组件

  • servidor.py MCP 服务器,用于注册工具,以添加、读取和删除表中的数据 tomografo.
  • cliente_ollama.ipynb — 带有客户端示例的笔记本电脑通过 Llama Index 使用工具,并使用 Ollama 创建代理。

功能

  • 示例表中的 INSERT/SELECT/DELETE MCP 工具 (tomografo).
  • 与 Llama Index 集成以构建基于函数的代理。
  • 通过 Ollama 本地运行模板( 例如 : qwen3:4b).

要求

  • Python 3.8+
  • MySQL服务器 hbr_demo_db 可用或手动创建)
  • 安装并具有所需型号的浏览器(例如: qwen3:4b)
  • Python 依赖列在 requirements.txt

相关设置

  • 嗯 servidor.py,函数 init_db() 默认使用 :

    • 用户: root
    • 密码: pass123
    • 主机: 127.0.0.3
    • 数据库: hbr_demo_db

    注意: 这些值可以直接在文件中更改, 或者根据需要调整以使用环境变量。 如果数据库不存在, 请在服务器启动前创建它 :

    CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hbr_demo_db;
    

如何运行

  1. 安装 Python 依赖关系
python -m pip install -r requirements.txt
  1. 配置MySQL
  • 确保 MySQL 正在运行,并且基础 hbr_demo_db 存在 。更新凭据/主机 servidor.py 如有必要。
  1. 确保 Ollama 和本地模型准备就绪
  • 在Ollama中安装并加载所需的模板(例如: qwen3:4b)。有关安装/加载命令,请参阅 Ollama 文档。
  1. 启动或MCP服务器
python servidor.py --server_type=sse
  1. 运行客户端( 笔记本电脑)
  • 阿布拉 cliente_ollama.ipynb 并执行细胞。笔记本电脑连接到标准 SSE 端点 http://127.0.0.1:8000/sse (如有必要,请确认服务器的 URL/端口)。

快速使用

  • 笔记本显示:
    • 从MCP服务器创建工具(通过 BasicMCPClient).
    • 构建代理 FunctionAgent 使用火焰索引COM Ollama 作为LLM。
    • 用于向代理发送消息的交互式循环,代理可以调用服务器的工具。

故障排除注意事项

  • MySQL连接错误:请检查用户/密码/主机/端口以及MySQL服务是否处于活动状态。
  • 数据库不存在: 创建 hbr_demo_db 手动。
  • Ollama 问题:请确认笔记本电脑中指定的型号(qwen3:4b已安装并可在本地使用。
  • MCP 端点:如果服务器不在 127.0.0.1:8000更新笔记本电脑以指向正确的 URL。

安全和隐私

  • 这个项目是一个示例/演示。不要在仓库中存储敏感的凭据。使用环境变量或安全的配置文件来生成凭据。

建议的下一步

  • 添加一个 LICENSE 适当。
  • 包括用于 lint/tests 的 CI(例如 GitHub Actions)。
  • 为 MCP 工具添加自动示例和单元测试。

贡献

随时打开 issues 和 pull requests。对于更大的更改,请描述用例并包括可重复测试。

联系方式

该项目由HBr - CIIA团队维护。