使用说明
MCP模拟服务器
这个项目 FastMCP, FastAgent 使用框架构建的Mock服务器。集成各种外部工具（搜索、天气等），以API形式提供。
🤖 项目信息
- 项目名称：mcp模拟服务器
- Python版本: 3.13+
- 主要框架：FastAPI、FastMCP、FastAgent
📂 项目结构
/
├── .env.example # 환경 변수 예제 파일
├── .gitignore # Git 제외 파일 목록
├── docker-compose.yml # Docker Compose 설정 파일
├── pyproject.toml # 프로젝트 의존성 및 설정 파일
├── README.md # 프로젝트 설명 파일
├── SPEC.md # 프로젝트 기술 명세서
├── mcp_server.py # FastMCP 서버 실행 파일
├── agents/ # FastAgent 관련 파일
│ ├── agent_server.py # FastAgent 서버 실행 파일
│ ├── fastagent.config.yaml # FastAgent 설정 파일
│ └── fastagent.secrets.yaml # FastAgent API 키 설정 파일
├── db/ # 데이터베이스 초기화 관련 파일
│ ├── config/ # DB 설정 파일
│ │ └── settings.py # 환경 변수 로딩
│ ├── db_server.py # DB 초기화 서버 (FastAPI)
│ ├── milvus_init.py # Milvus 초기화 스크립트
│ ├── oracle_init.py # Oracle 초기화 스크립트
│ └── oracle_schema.py # Oracle 스키마 정의
├── mcp_servers/ # FastMCP 서버 관련 파일
│ ├── config/ # MCP 서버 설정 관련 파일
│ │ └── settings.py # 환경 변수 로딩
│ ├── db/ # 데이터베이스 연결 파일
│ │ └── oracle.py # Oracle 연결 풀 관리
│ ├── types.py # 공통 타입 정의
│ └── tools/ # FastMCP에 등록될 도구들
│ ├── query/ # 데이터베이스 쿼리 관련 도구
│ │ ├── milvus_search.py # Milvus 벡터 검색 도구
│ │ └── oracle_query.py # Oracle SQL 쿼리 도구
│ ├── search/ # 검색 관련 도구
│ │ ├── duckduckgo_search.py
│ │ ├── google_search.py
│ │ └── web_content_fetch.py
│ └── weather/ # 날씨 관련 도구
│ └── open_weather_map.py
├── utils/ # 유틸리티 함수
│ └── rate_limiter.py # API Rate Limiting 유틸
└── volumes/ # Docker 볼륨 데이터 (gitignore)
├── etcd/ # etcd 데이터
├── milvus/ # Milvus 데이터
└── minio/ # MinIO 데이터
目录说明
agents/：创建FastAgent服务器的实例并管理LLM模型设置。db/：负责Milvus和Oracle DB的初始数据设置和模式管理。mcp_servers/config/：管理MCP服务器的环境变量和设置。mcp_servers/db/：包含Oracle DB连接池管理逻辑。mcp_servers/tools/：定义FastMCP提供的工具。query/：数据库查询工具（Milvus矢量搜索，运行Oracle SQL）search/：网页搜索工具（Google、DuckDuckGo、网页解析）weather/：天气信息查询工具
utils/：包括Rate Limiting等通用实用程序功能。volumes/：Docker容器的永久数据存储。（从Git中排除）
🚀 设置开发环境
1.检查Python版本
项目是python 3.13 需要版本或更高版本。
python --version
2.创建和激活虚拟环境
uv使用创建和激活虚拟环境。
# 가상 환경 생성
uv venv
# 가상 환경 활성화 (macOS/Linux)
source .venv/bin/activate
# 가상 환경 활성화 (Windows)
.venv\\Scripts\\activate
3.安装依赖性
uv使用 pyproject.toml安装中指定的依赖关系。
uv sync
4.设置环境变量
.env.example 复制文件 .env 创建文件，并输入所需的API密钥和设置。
cp .env.example .env
然后，使用您喜欢的编辑器 .env 打开文件，为每个服务设置API密钥。
# .env
`agents` 폴더 아래 `fastagent.secrets.yaml`을 생성하고 아래와 같이 입력합니다.
사용하고자 하는 API 키를 설정합니다.
谷歌双子座
谷歌
api_key：“”
OpenAI：
api_key：“”
# [Tool] DuckDuckGo
DUCKDUCKGO_BASE_URL=https://html.duckduckgo.com/html
# [Tool] WebSearch API
GOOGLE_WEB_SEARCH_URL=https://www.googleapis.com/customsearch/v1
GOOGLE_WEB_SEARCH_API_KEY=YOUR_GOOGLE_SEARCH_API_KEY
# [Tool] OpenWeatherMap API Key
OPEN_WEATHER_MAP_URL=http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather
OPEN_WEATHER_MAP_API_KEY=YOUR_OPENWEATHERMAP_API_KEY
▶启用服务器
使用以下命令运行Agent服务器和FastAPI服务器：服务器基本上 9090, 9092 在端口上运行。
数据库初始数据设置
uvicorn db.db_server:app --host 0.0.0.0 --port 9093
运行Agent服务器
cd agents
uv run agent_server.py --transport http --port 9090
运行MCP服务器
fastmcp run mcp_server.py:mcp --transport http --port 9092
运行MCP服务器Inspector（可选）
npx@modelcontextprotocol/inspector mcp服务器执行命令
npx @modelcontextprotocol/inspector fastmcp run mcp_server.py:mcp --transport http --port 9092
🛠️ 注册的工具
该服务器提供以下工具：
- 谷歌搜索：通过谷歌进行Web搜索。（实施）
- OpenWeatherMap：查看特定位置的当前天气信息。（实施）
- WebContentFetcher：获取给定URL的网页内容并解析。（未实施）
- DuckDuckGo搜索：使用DuckDuckGo执行Web搜索。（未实施）
连接Milvus管理页面
米尔沃斯 阿图
http://localhost:8000/ 连接
milvus address呃 http://milvus-standalone:19530输入，然后单击connect。
密尔沃基Webui
http://localhost:9091/webui/ 连接
参考
- 米尔维斯: https://milvus.io/docs/configure-docker.md?tab=component
