AI导哈

学术工具协议服务器

一个基于FastMCP构建的学术工具交互协议服务器，通过统一协议使AI助手能与外部工具和数据源交互。

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

使用说明

TIB MCP

A. 模型上下文协议（MCP） 用于学术工具的服务器，使用 FastMCP.MCP是一个开放标准，允许AI助手通过统一的协议与外部工具和数据源进行交互。此服务器公开了任何兼容MCP的客户端都可以发现和调用的学术工具。

先决条件

  • Python 3.14+ --该项目包括 .python-version 工具兼容性文件
  • 紫外线 --用作包管理器、构建系统和脚本运行器

快速开始

# Clone the repository
git clone https://gitlab.com/TIBHannover/orkg/tib-aissistant/tib-mcp.git
cd tib-mcp

# Create your local environment file
cp .env.example .env

# Install all dependencies (including dev tools)
uv sync

# Start the server
uv run python main.py

默认情况下，服务器启动于 可流式传输http 模式，适用于网络或远程访问。对于本地MCP客户端集成（例如Claude Desktop、带有Copilot的VS Code），您可以切换到 标准 模式。

建筑

运行时被分成几个小层：

  • main.py 和 server/main.py 是启动FastMCP服务器的入口点。
  • server/app.py 构建应用程序实例(create_app)并注册工具。
  • server/core/ 包含基于环境的配置(Settings运输正常化）。
  • server/tools/ 公开MCP工具并按命名空间挂载它们。
  • server/services/ 包含工具使用的业务逻辑。
  • server/utils/ 包含运行时帮助程序（例如特定于传输的run-kwargs）。

配置

所有配置都是通过环境变量完成的。A. .env 项目根目录中的文件在启动时通过以下方式自动加载 python dotenv。参见 .env.example 用于记录模板。

变量 描述 默认值 有效值
MCP_SERVER_NAME 服务器名称 TIB MCP Server 任何名字
MCP_TRANSPORT 传输协议 streamable-http stdio, http, sse, streamable-http
MCP_HOST 绑定地址（非stdio传输） 127.0.0.1 任何有效的主机/IP
MCP_PORT 端口号（非stdio传输） 8000 任何有效端口
MCP_LOG_LEVEL 记录冗长 INFO DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

运行服务器

stdio模式

专为与AI客户端直接集成而设计。客户端将服务器作为子进程启动，并通过stdin/stdout进行通信：

uv run python main.py

例如，要在MCP客户端中配置此服务器，请将其指向：

{
  "mcpServers": {
    "tib-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "main.py"],
      "cwd": "/path/to/tib-mcp"
    }
  }
}

HTTP模式

对于网络或远程访问，请使用 streamable-http 运输：

# Via .env file
MCP_TRANSPORT=streamable-http

# Or inline
MCP_TRANSPORT=streamable-http uv run python main.py

服务器将在以下时间可用 http://127.0.0.1:8000/mcp.

尝试使用MCP检查器

您可以使用 @modelcontextprotocol/inspector:

# Inspect via stdio (launches this server as a subprocess)
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run python main.py

如果您的服务器已在中运行 streamable-http 模式：

npx @modelcontextprotocol/inspector

然后连接到 http://127.0.0.1:8000/mcp 从检查器UI。

码头工人

该项目包括一个生产就绪的Dockerfile，默认为 streamable-http 运输 0.0.0.0:8000:

# Build the image
docker build -t tib-mcp .

# Run the container
docker run -p 8000:8000 tib-mcp

用环境变量覆盖配置：

docker run -e MCP_LOG_LEVEL=DEBUG -p 8000:8000 tib-mcp

运行测试

uv run pytest

测试套件分为四类：

类别 位置 描述
单元 tests/tools/test_sum.py 对每个工具进行直接功能级测试
配置 tests/test_config.py 验证环境变量默认值和覆盖
合同 tests/test_contract.py 验证工具元数据、描述和JSON模式
整合 tests/test_integration.py 端到端MCP客户端/服务器通信测试

对于详细输出：

uv run pytest -v

项目结构

tib-mcp/
├── main.py                   # Root entry point for running the MCP server
├── server/
│   ├── __init__.py
│   ├── app.py                # App factory (create_app / get_application)
│   ├── main.py               # Server module entry point + exported runtime constants
│   ├── core/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── config.py         # Environment config + transport normalization
│   ├── services/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── sum.py            # Sum service logic
│   ├── tools/
│   │   ├── __init__.py       # Tool mounting (register_tools)
│   │   └── sum.py            # Sum MCP sub-server and tool definition
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       └── runtime.py        # Runtime helpers (run kwargs per transport)
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py           # Shared fixtures (mcp_app, mcp_client)
│   ├── test_config.py        # Configuration behavior tests
│   ├── test_contract.py      # Tool metadata/schema contract tests
│   ├── test_integration.py   # MCP client/server integration tests
│   └── tools/
│       ├── __init__.py
│       └── test_sum.py       # Unit tests for sum behavior
├── pyproject.toml            # Dependencies + tool configuration
├── uv.lock                   # Dependency lock file
├── Dockerfile                # Container image definition
├── .dockerignore
├── .env.example              # Environment variable template
├── .pre-commit-config.yaml   # Pre-commit hooks (Ruff + checks)
├── AGENTS.md                 # Repository instructions for coding agents
├── CLAUDE.md
├── LICENSE
└── README.md

发展

预提交钩子

该项目使用 拉夫 用于linting和格式化，通过预提交配置：

uv run pre-commit install

这将在每次提交时自动运行，或使用以下命令手动运行：

uv run pre-commit run --all-files

添加新工具

此项目中的工具遵循与以下相同的模式 sum：一个用于逻辑的服务层和一个用于暴露的FastMCP子服务器。

  1. 创建服务 在 server/services/my_tool.py:
class MyToolService:
    def do_something(self, param: str) -> str:
        return param.strip().upper()
  1. 导出服务 在 server/services/__init__.py:
from server.services.my_tool import MyToolService

__all__ = ["SumService", "MyToolService"]
  1. 创建MCP工具子服务器 在 server/tools/my_tool.py:
from fastmcp import FastMCP

from server.services import MyToolService

server = FastMCP("my_tool")
my_tool_service = MyToolService()


@server.tool()
def do_something(param: str) -> str:
    """Short description of what this tool does.

    Args:
        param: Description of the parameter.

    Returns:
        Description of the return value.
    """
    return my_tool_service.do_something(param)

类型提示定义了输入模式，文档字符串作为工具描述公开给MCP客户端。

  1. 安装工具 在 server/tools/__init__.py:
from fastmcp import FastMCP

from server.tools.my_tool import server as my_tool_server
from server.tools.sum import server as sum_server


def register_tools(app: FastMCP) -> None:
    app.mount(sum_server, namespace="sum")
    app.mount(my_tool_server, namespace="my_tool")

通过命名空间挂载，此工具可被发现为 my_tool_do_something.

  1. 添加/更新测试:
  • 单元测试 tests/tools/test_my_tool.py （直接功能/服务行为）。
  • 合同测试 tests/test_contract.py （工具名称、描述、模式、工具计数）。
  • 集成测试 tests/test_integration.py （通过MCP客户端调用该工具）。

然后运行：

uv run pytest
uv run pre-commit run --all-files

许可证

该项目根据 MIT许可证©2026 ORKG/TIB团队

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