使用说明

使用MCP服务器+NANDA注册表+NANDA主机客户端的办公用品库存NANDA服务

使用提供办公用品库存信息的模型上下文协议（MCP）服务器代码创建NANDA服务。该服务允许AI助手使用MCP标准查询和检索有关办公用品的信息。您将使用云托管服务器和基于网络的NANDA主机客户端。无需安装本地服务器。

您可以使用相同的框架为任何标准库存部署面向消费者的web应用程序。

概述

该项目使用MCP服务器代码实现了NANDA服务，该代码从CSV文件中提供办公室库存数据。它提供的工具允许AI助手：

获取库存中所有可用物品的列表
按名称检索特定项目的详细信息

先决条件

Python 3.9或更高版本
中列出的依赖关系 requirements.txt

此存储库中的文件

officesupply.py：主服务器实现
inventory.csv：包含办公用品库存数据的CSV文件
build.sh：设置环境的脚本
run.sh：运行服务器的脚本
requirements.txt：Python依赖项列表

快速开始

本地设置

克隆此存储库：

git clone https://github.com/aidecentralized/nanda-servers.git
cd office-supplies-shop-server

选择以下环境设置选项之一：

选项A：使用Python venv

创建Python虚拟环境：
```
python -m venv venv
```
激活虚拟环境：
- 在Linux/macOS上：
```
source venv/bin/activate
```
- 在Windows上：
```
venv\Scripts\activate
```
安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```

选项B：使用Conda

创建一个新的conda环境：

conda create --name inventory_env python=3.11

激活conda环境：
```
conda activate inventory_env
```
安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```

在本地运行服务器进行测试

使用上述任一选项设置环境后：

运行服务器：
```
python officesupply.py
```
服务器将在以下位置可用：http://localhost:8080

MCP检验员测试

安装MCP检查器：
```
npx @modelcontextprotocol/inspector
```
在浏览器中打开检查员提供的URL
使用SSE传输类型连接
输入您的服务器URL /sse 最后（例如。， http://localhost:8080/sse)
测试可用工具：
- get_items：列出库存中的所有项目名称
- get_item_info：检索特定项目的详细信息

CSV数据格式

服务器需要一个 inventory.csv 至少包含以下列的文件：

item_name：库存项目的名称

返回的项目详细信息中将包含其他列 get_item_info.

在此权限内，您可以根据需要编辑CSV文件，MCP服务器也应适用于您的CSV文件。

部署

为云部署做准备

确保您的存储库包括：
- 所有代码文件
- requirements.txt
- build.sh 和 run.sh 脚本
设置shell脚本的可执行权限：
```
chmod +x build.sh run.sh
```
对于Windows，运行
```
wsl chmod +x build.sh run.sh
```

创建AWS帐户

部署到AWS AppRunner

创建AWS帐户
添加您的信用卡进行计费
转到AWS AppRunner(https://console.aws.amazon.com/apprunner)
登录（如果您尚未登录）
进入App Runner仪表板后，您将在页面右上角附近看到一个蓝色的“创建服务”按钮。点击那个。
从源代码存储库创建新服务
配置服务：
- Python 3.11运行时
- 构建命令： ./build.sh
- 运行命令： ./run.sh
- 端口：8080
部署并等待完成
使用MCP检查器测试公共端点

在NANDA注册中心注册

首选 NANDA注册
登录或创建帐户
点击“注册新服务器”
填写详细信息：
- 服务器名称
- 描述
- 公共端点URL（无 /sse)
- 标签和类别
注册您的服务器

在基于浏览器的客户端NANDA主机中的使用

访问南达·米特.edu
转到NANDA主机
添加您的Anthropic API密钥
在注册表中查找您的MCP服务器
将其添加到您的主机
通过询问使用服务器功能的问题进行测试

故障排除

确保CSV文件格式正确
部署前在本地测试服务器
在注册之前，请使用MCP Inspector验证您的公共端点是否正常工作
如果部署失败，请检查AWS上的日志

额外资源

查看此视频教程，了解设置和使用MCP服务器的演练：

致谢

基于 NANDA服务器存储库。关注南达项目 https://nanda.mit.edu