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外部数据查询工具

一个使用OpenAI API和模型上下文协议(MCP)工具从外部源（如Google地图和社交媒体）获取信息的Python项目。

  • by Jhonneg
  • Jupyter Notebook
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Jhonneg/py-mcp

使用说明

py-mcp

一个Python项目演示了使用OpenAI的API和模型上下文协议（MCP）工具从外部源获取信息。

概述

该项目展示了如何将MCP服务器与OpenAI的响应API集成，以从谷歌地图和社交媒体平台等网络服务中检索数据。该示例侧重于收集有关特定餐厅的信息。

特性

  • 与OpenAI的GPT-4.1模型集成
  • 用于从远程服务器获取数据的MCP工具
  • 餐厅信息检索查询示例
  • 支持多种数据源（谷歌地图、社交媒体）

先决条件

  • Python 3.7+
  • OpenAI API密钥

安装

  1. 克隆此存储库：

    git clone <repository-url>
cd py-mcp

  2. 安装所需的软件包：

    pip install python-dotenv openai

  3. 创建一个 .env 文件，并添加您的OpenAI API密钥：

    OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

用法

  1. 打开 main.ipynb Jupyter Lab或Jupyter notebook中的笔记本。

  2. 按以下顺序运行单元格：

    • 安装依赖项
    • 加载环境变量
    • 创建OpenAI客户端
    • 执行MCP获取查询

  3. 该笔记本将演示如何从谷歌地图和社交媒体上获取葡萄牙科英布拉“Rui Dos Leitoes”餐厅的信息。

输出示例

笔记本将显示：

  • 以Markdown格式获取信息
  • 所用工具的详细信息
  • 原始响应数据

配置

  • MCP服务器URL设置为 https://remote.mcpservers.org/fetch/mcp
  • 工具批准设置为“从不”以自动执行
  • 使用的型号： gpt-4.1

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