AI导哈

Python开发服务器

一个高性能的Python开发服务器，集成了AI/LLM工具、系统智能和云SDK，适用于代码分析、机器学习和云集成等开发场景。

  • by Hawaiideveloper
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 hawaiideveloper/python-mcp-server

使用说明

🚀 终极PYTHON MCP服务器 - AI破碎开发伙伴

📋 目录

🏆 摧毁克劳德、GPT-4和每一个人工智能助手

这不仅仅是另一台MCP服务器，而是 终极PYTHON编码伴侣 那 消灭 编码竞赛、数据处理和开发生产力中的每一位AI助手。由30年的Python老手构建，它提供 卓越性能 在每个类别中。

📊 快速分支选择 - 选择您的部署策略

特性 主要的 仅限docker 仅限kubernetes
核心MCP服务器 ✅ ✅ ✅
AI/ML工具 ✅ ✅ ✅
Docker支持 ✅ ✅ ✅
Kubernetes清单 ❌ ❌ ✅
部署脚本 ❌ ❌ ✅
生产监控 ❌ ❌ ✅
MCP客户端配置 ❌ ❌ ✅
错误解决文档 ❌ ❌ ✅

🚀 快速入门指南

  • 地方发展：使用 main 分支
  • Docker部署：使用 docker-only 分支
  • Kubernetes生产：使用 kubernetes-only 分支

⚡ 即时优势展示

🔥 速度控制

  • 50x-60x更快 比Claude API调用（0.05秒vs 2-3秒）
  • 即时验证 vs多秒人工智能响应
  • 无限制处理 与限速API相比
  • 实时分析 vs手动分析

🎯 精度至上

  • 100%一致 结果与可变AI输出
  • 精确的错误位置 （行/列）与模糊描述
  • 保证模式合规性 vs期望的结果
  • 企业级验证 vs基本检查

💰 拆除成本

  • 零代币成本 与昂贵的API费用
  • 无限制使用 vs速率限制
  • 离线操作 vs互联网依赖
  • 无需API密钥 vs订阅费

🤖 AI/LLM集成

  • 多模特聊天：OpenAI GPT，Anthropic Claude支持
  • 向量运算：嵌入、语义搜索、矢量数据库
  • 机器学习：Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow集成
  • NLP与计算机视觉：文本分析、图像处理、OCR
  • 100多个AI/ML库：全面的生态系统支持

🧠 系统智能

  • 代码分析：AST解析、复杂性度量、安全扫描
  • 系统监控：CPU、内存、磁盘使用情况跟踪
  • 项目脚手架：智能项目结构生成
  • 智能调试：自动错误诊断和解决

☁️ 云和数据集成

  • 云SDK：AWS、GCP、Azure本机集成
  • 数据库：PostgreSQL、MongoDB、Redis、SQLite支持
  • 矢量数据库：ChromaDB、松果、Qdrant、Weaviate
  • 数据科学：Pandas、NumPy、Matplotlib、Plotly等

📦 支持的库（100+）

数据科学：numpy、pandas、matplotlib、seaborn、plotly、scipy、statsmodels
机器学习：scikit-learn、torch、tensorflow、xgboost、lightgbm
人工智能/法学硕士：openai、anthropic、langchain、变形金刚、句子变形金刚
自然语言处理：spacy、nltk、textblob、gensim
计算机视觉：opencv python、mediapipe
矢量DB：chromadb、松果客户端、qdrant客户端、weaviate客户端
网络：fastapi，请求，美化组4，硒
云：boto3，谷歌云-，天蓝色-
MLOps：mlflow，wandb
**还有更多。..

🚀 快速开始

使用诗歌（推荐）

git clone <repo-url>
cd python-mcp-server
chmod +x setup.sh
./setup.sh                    # Automated setup script
poetry shell                  # Activate environment
poetry run python -m mcp_server.server  # Start server

手动安装

git clone <repo-url>
cd python-mcp-server
poetry install
cp .env.example .env          # Configure environment
# Edit .env with your API keys
poetry run python -m mcp_server.server

使用Docker

docker build -t python-mcp-server .
docker run -p 8080:8080 \
  -e OPENAI_API_KEY=your_key \
  -e ANTHROPIC_API_KEY=your_key \
  python-mcp-server

🔧 配置

复制 .env.example 向 .env 并配置您的环境：

# AI/LLM APIs
OPENAI_API_KEY=your_openai_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key
PINECONE_API_KEY=your_pinecone_key
WANDB_API_KEY=your_wandb_key

# Cloud Providers
AWS_ACCESS_KEY_ID=your_aws_key
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_aws_secret
GCP_PROJECT=your_gcp_project
AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING=your_azure_string

# Database
DATABASE_URL=sqlite:///./mcp_server.db

# Security & Auth
JWT_SECRET_KEY=your_secret_key
API_RATE_LIMIT=100

# Vector Databases
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./chroma_db
QDRANT_URL=http://localhost:6333

🛠️ API终点

核心开发工具

  • POST /run_code -安全执行Python代码
  • POST /lint_code -带褶边的棉绒代码
  • POST /format_code -黑色格式化代码
  • POST /test_code -使用pytest运行测试
  • POST /doc_gen -生成文档

AI/LLM集成

  • POST /ai/chat -与OpenAI/Anthropic模型聊天
  • POST /ai/embeddings -创建文本嵌入
  • POST /ai/vector_search -搜索矢量数据库
  • POST /ai/train_model -训练ML模型
  • POST /ai/analyze_text -NLP分析
  • POST /ai/analyze_image -计算机视觉分析

系统智能

  • POST /system/info -系统监控和信息
  • POST /system/code_intelligence -高级代码分析
  • POST /system/debug -智能调试辅助
  • POST /system/scaffold -生成项目结构

云SDK

  • POST /sdk/aws_upload_s3 -AWS S3操作
  • POST /sdk/gcp_list_bucket -GCP存储操作
  • POST /sdk/azure_download_blob -Azure blob操作

💡 使用示例

AI聊天

import requests

response = requests.post("http://localhost:8080/ai/chat", json={
    "prompt": "Explain machine learning in simple terms",
    "model": "gpt-4",
    "provider": "openai"
})

代码分析

response = requests.post("http://localhost:8080/system/code_intelligence", json={
    "code": "def fibonacci(n): return n if n <= 1 else fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)",
    "analysis_type": "comprehensive"
})

矢量搜索

response = requests.post("http://localhost:8080/ai/vector_search", json={
    "query": "machine learning algorithms",
    "collection": "documents",
    "top_k": 5
})

🏗️ 建筑

高级系统架构

                    ┌─────────────────────────────────────────┐
                    │             AI Clients                  │
                    │  ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐   │
                    │  │   OpenAI    │  │     Claude      │   │
                    │  │   ChatGPT   │  │   (Anthropic)   │   │
                    │  └─────────────┘  └─────────────────┘   │
                    └─────────────────┬───────────────────────┘
                                      │ MCP Protocol (JSON-RPC)
                                      │
    ┌─────────────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
    │                     Python MCP Server                               │
    │  ┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐ │
    │  │   MCP Core      │    │   HTTP Bridge    │    │   WebSocket     │ │
    │  │   (JSON-RPC)    │◄──►│   (FastAPI)      │◄──►│   Support       │ │
    │  └─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘ │
    │                                 │                                   │
    │  ┌─────────────────────────────▼─────────────────────────────────┐ │
    │  │                     Tool Modules                              │ │
    │  │  ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────────┐   │ │
    │  │  │   AI/LLM      │ │    System     │ │       Cloud       │   │ │
    │  │  │    Tools      │ │ Intelligence  │ │       SDKs        │   │ │
    │  │  └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────────┘   │ │
    │  │  ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────────┐   │ │
    │  │  │  Development  │ │   Security &  │ │   Data Science    │   │ │
    │  │  │     Tools     │ │   Sandboxing  │ │     & ML          │   │ │
    │  │  └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────────┘   │ │
    │  └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
    └─────────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                                  │
    ┌─────────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
    │                    External Services                            │
    │  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
    │  │  Vector DBs │ │  Cloud APIs │ │ Databases   │ │   Docker/   │ │
    │  │ (ChromaDB,  │ │ (AWS, GCP,  │ │ (SQLite,    │ │ Kubernetes  │ │
    │  │  Pinecone)  │ │   Azure)    │ │ PostgreSQL) │ │             │ │
    │  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

部署架构

                    ┌─────────────────────────────────────────┐
                    │              CI/CD Pipeline             │
                    │  ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐   │
                    │  │   GitHub    │  │    Docker       │   │
                    │  │   Actions   │──►│     Build       │   │
                    │  └─────────────┘  └─────────────────┘   │
                    └─────────────────┬───────────────────────┘
                                      │
                                      ▼
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │                  GitHub Container Registry (GHCR)               │
    │                python-mcp-server:latest                        │
    └─────────────────┬───────────────────────────────────────────────┘
                      │
        ┌─────────────▼──────────────┐    ┌─────────────────────────┐
        │       Kubernetes           │    │      Docker Fallback   │
        │  ┌───────────────────────┐ │    │  ┌─────────────────────┐│
        │  │  Deployment           │ │    │  │  Local Container    ││
        │  │  ├─ Pods (2 replicas) │ │    │  │  ├─ Port 8080       ││
        │  │  ├─ Health Checks     │ │    │  │  ├─ Volume Mounts   ││
        │  │  └─ Resource Limits   │ │    │  │  └─ Env Variables   ││
        │  └───────────────────────┘ │    │  └─────────────────────┘│
        │  ┌───────────────────────┐ │    └─────────────────────────┘
        │  │  Service (NodePort)   │ │
        │  │  ├─ External: 30011   │ │
        │  │  └─ Internal: 3030    │ │
        │  └───────────────────────┘ │
        └────────────────────────────┘

🔐 安全功能

  • 沙盒执行：在资源限制下安全执行代码
  • 导入筛选：允许100多个安全库，阻止危险库
  • 速率限制：可配置的API速率限制
  • 认证：基于JWT的API认证
  • 审计日志：完整的运营审计跟踪
  • 输入验证：全面消毒

📊 监控

  • 系统度量：CPU、内存、磁盘使用情况
  • 性能跟踪：执行时间监控
  • 错误分析：详细的错误报告
  • 使用统计：API端点分析
  • 安全事件：安全事件跟踪

🚀 发展

诗歌命令

poetry install              # Install dependencies
poetry shell               # Activate environment
poetry run pytest          # Run tests
poetry run ruff check .     # Lint code
poetry run black .          # Format code
poetry run jupyter lab      # Start Jupyter

测试

poetry run pytest tests/           # Run all tests
poetry run pytest --cov=src       # Run with coverage
poetry run pytest -v tests/test_ai_tools.py  # Specific module

🌿 存储库分支

此存储库使用 多分支战略 支持不同的部署场景和开发工作流程：

🔗 main 分支 - 核心应用程序

  • 目的：主要开发分支，具有稳定的生产就绪代码
  • 包含：核心MCP服务器应用程序、基本工具和关键修复
  • 主要特点:
    • ✅ 完整的Python MCP服务器实现
    • ✅ 100+AI/ML工具和集成
    • ✅ 全面的API端点
    • ✅ 安全功能和沙盒
    • ✅ 关键错误修复和端口配置
    • ✅ 更新文档和变更日志
  • 部署：本地开发、Docker容器、基础生产
  • 状态: ✅ 稳定 -准备投入生产使用

🐳 docker-only 分支 - 以Docker为中心的部署

  • 目的：基于Docker的部署和容器化的专门分支
  • 包含：Docker特定的配置、多阶段构建和容器优化
  • 主要特点:
    • ✅ 通过多阶段构建优化了Dockerfile
    • ✅ Docker编写配置
    • ✅ 集装箱健康检查和监测
    • ✅ 卷管理和数据持久性
    • ✅ Docker特定的环境变量
    • ✅ GitHub容器注册表（GHCR）集成
  • 部署：Docker容器、Docker Compose、容器化环境
  • 状态: ✅ 稳定 -生产就绪的集装箱化

☸️ kubernetes-only 分支 - Kubernetes生产部署

  • 目的：为企业生产提供完整的Kubernetes部署基础设施
  • 包含：完整的Kubernetes清单、部署脚本和生产配置
  • 主要特点:
    • ✅ Kubernetes生产清单：使用LoadBalancer进行3副本部署
    • ✅ 全面部署脚本：50多个自动化脚本，适用于所有场景
    • ✅ 调试和监控工具：完成故障排除和诊断
    • ✅ MCP客户端配置：VSCode、Claude Desktop、Cursor IDE的即用配置
    • ✅ GitHub容器注册表集成：安全的图像管理
    • ✅ 错误解决指南：完整记录常见部署问题
    • ✅ 资源管理：CPU/内存限制、运行状况检查、滚动更新
  • 部署：Kubernetes集群、企业生产环境
  • 状态: ✅ 生产就绪 -全面部署并投入运行

🔧 分行选择指南

用例 推荐分行 为什么
地方发展 main 具有所有功能的核心应用程序
Docker部署 docker-only 优化集装箱化
Kubernetes生产 kubernetes-only 完整的K8s基础设施
学习/测试 main 稳定、记录良好的代码库
企业部署 kubernetes-only 生产准备就绪，可进行监控
CI/CD管道 main + kubernetes-only 核心应用+部署自动化

🚀 快速分支切换

# Switch to main branch (core application)
git checkout main

# Switch to Docker-focused branch
git checkout docker-only

# Switch to Kubernetes production branch
git checkout kubernetes-only

# See all available branches
git branch -a

📊 详细分行信息

有关分支机构的详细信息，请参阅 存储库分支 下面的部分。

🤖 GitHub复制品就绪

此存储库针对GitHub Copilot进行了优化：

  • 全面的上下文文件
  • 详细的代码模式
  • 全程键入提示
  • 一致的架构

📚 文档

🤝 贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支： git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 遵循代码模式并添加测试
  4. 提交更改： git commit -m 'Add amazing feature'
  5. 推送到分支： git push origin feature/amazing-feature
  6. 打开拉取请求

📄 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。

🙏 致谢

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