使用说明
读取文件：pyproject.toml 运行工具 读取文件：mcpserver/requirements.txt 以下是您的项目的简要而清晰的自述文件，涵盖了MCP服务器、使用和Docker集成：
MCP碰撞课程
该项目演示了如何使用Python构建MCP（模型上下文协议）服务器并与之交互，支持天气警报和会话代理。它还包括Docker支持，便于部署。
特性
-
天气警报工具：
使用美国国家气象局API获取美国任何州的实时天气警报。 -
会话代理：
用途langchain-groq以及MCP工具，以实现与内存的基于聊天的交互。所用型号：
llama-3.3-70b-versatile（通过ChatGroq） -
MCP服务器和客户端：
包括用于工具调用和聊天的服务器和客户端实现。 -
Docker支持：
在容器化环境中轻松构建和运行服务器。
项目结构
.
├── main.py
├── pyproject.toml
├── README.md
├── server/
│ ├── weather.py # Weather tool implementation
│ ├── client.py # Chat client using MCPAgent
│ └── weather.json # MCP tool configuration
├── mcpserver/
│ ├── server.py # Example MCP server
│ ├── client-stdio.py # Example stdio client
│ ├── client-sse.py # Example SSE client
│ ├── Dockerfile # Docker setup for server
│ └── requirements.txt # Minimal requirements for Docker
└── .venv/ # Virtual environment (ignored)
入门指南
1.克隆存储库
git clone https://github.com/Muhammadaffan05/MCP.git
cd MCP
2.设置虚拟环境（推荐）
uv venv --python=python3.13
source .venv/bin/activate
uv add -r pyproject.toml
3.配置环境变量
创建一个 .env 在根目录下创建文件，或在您的环境中设置以下内容：
GROQ_API_KEY（用于语言模型访问）
4.运行MCP服务器
python mcpserver/server.py
5.运行客户端
python server/client.py
或者尝试使用stdio客户端：
python mcpserver/client-stdio.py
Docker使用
在Docker中构建并运行服务器：
cd mcpserver
docker build -t mcp-server .
docker run -p 8000:8000 mcp-server
- Dockerfile使用Python 3.11，安装依赖关系
uv，并运行MCP服务器。
依赖项
- Python 3.13+（或Docker的3.11+）
- httpx
- 长链
- mcp使用
- mcp[cli]
- 嵌套异步
所有依赖关系都通过以下方式管理 pyproject.toml 和 uv.
备注
.venv/,__pycache__/，其他生成的文件将被忽略。- 为了获得最佳效果，请使用最新稳定的Python版本。
- 确保根据需要设置API键和环境变量。
如果你想把这个保存到你的 README.md 或者需要任何更改！
