AI导哈

AI助手集成服务

提供天气查询和Stable Diffusion图像生成的MCP服务器，用于AI助手集成。

  • by hkhkkh
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 hkhkkh/mcp-server-collection

使用说明

MCP服务器集合

用于AI助手集成的模型上下文协议（MCP）服务器。该存储库提供两个生产就绪的MCP服务器：天气查询和稳定扩散图像生成。

特性

天气查询服务器

  • 地点： weather_mcp/
  • 全球城市实时天气数据检索
  • API终点： get_weather
  • 数据来源：wttr.in

稳定的扩散服务器

  • 地点： sd_mcp/
  • 本地稳定扩散WebUI集成
  • 文本到图像和图像到图像生成
  • 模型和LoRA管理
  • 智能提示优化
  • API端点： generate_image, img2img, list_models, switch_model等等。

先决条件

  • Python 3.8+
  • 带有GitHub Copilot扩展的VS代码
  • 对于SD服务器：本地运行稳定的Diffusion WebUI

安装

  1. 克隆存储库
git clone <repository-url>
cd MCP
  1. 为每台服务器安装依赖项
cd weather_mcp
pip install -r requirements.txt

cd ../sd_mcp
pip install -r requirements.txt

配置

VS代码集成

添加到您的VS代码设置(.vscode/settings.json):

{
  "languageModels.mcpServers": {
    "weather-server": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"],
      "cwd": "${workspaceFolder}/weather_mcp"
    },
    "sd-painter": {
      "command": "python",
      "args": ["sd_mcp_server.py"],
      "cwd": "${workspaceFolder}/sd_mcp"
    }
  }
}

稳定的扩散配置

编辑 sd_mcp/sd_mcp_server.py 配置：

  • SD_API_URL：稳定扩散API端点（默认值：http://127.0.0.1:7860)
  • SD_LAUNCHER_PATH：SD启动器可执行文件的路径
  • OUTPUT_DIR：生成的图像输出目录

用法

天气查询

Get current weather for Beijing
What's the temperature in London?

图像生成

Generate an image: beautiful landscape at sunset
Create a portrait using realistic model

项目结构

MCP/
├── weather_mcp/
│   ├── main.py
│   ├── requirements.txt
│   └── README.md
├── sd_mcp/
│   ├── sd_mcp_server.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── README.md
│   ├── SD_MCP_GUIDE.md
│   └── generated_images/
└── README.md

API文档

天气服务器工具

  • get_weather(city: str)：检索天气信息

SD服务器工具

  • generate_image(prompt: str, ...)：文本到图像生成
  • img2img(image_path: str, prompt: str, ...)：图像到图像转换
  • list_models()：列出可用的SD型号
  • switch_model(model_name: str)：切换活动模型
  • smart_generate(description: str, ...)：人工智能驱动的自动发电
  • 更多（完整列表请参见SD_MCP_GUIDE.md）

技术细节

天气服务器

  • 基于MCP协议构建
  • 使用wttr.in免费天气API
  • 支持中英文城市名称
  • 返回结构化JSON数据

SD服务器

  • 与稳定扩散WebUI API的接口
  • 支持多种型号和LoRA
  • 自动模型切换
  • 智能提示翻译和优化
  • 可配置的发电参数

许可证

麻省理工学院

贡献

欢迎捐款。请提交pull请求或bug和功能请求的开放问题。

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