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MCP服务器

一个基于Tavily API的MCP服务器，用于处理网络搜索查询，支持多种API工具集成。

  • by RyanVSo
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 RyanVSo/Ryan-So-AIE8-MCP-Session

使用说明

AI创客空间：MCP第13场会议代表

该项目是MCP（模型上下文协议）服务器的演示，该服务器利用Tavily API进行网络搜索功能。服务器设计为在标准输入/输出（stdio）传输模式下运行。

项目概述

MCP服务器设置为使用Tavily API处理网络搜索查询。它由以下关键部件组成：

  • TavilyClient：用于与Tavily API交互以执行网络搜索的客户端。

先决条件

  • Python 3.13或更高版本
  • 有效的Tavily API密钥

⚠️WINDOWS注意事项：⚠️

您需要在 视窗 操作系统的侧面。

这将需要为Powershell获取两个CLI工具，具体操作如下：

  • winget install astral-sh.uv
  • winget install --id Git.Git -e --source winget

拥有这些CLI工具后，请打开Cursor 进入Windows.

然后，您可以在Cursor终端中使用以下命令克隆存储库：

git clone https://AI-Maker-Space/AIE8-MCP-Session.git

之后，您可以从步骤2开始。在......下面

安装

  1. 克隆存储库:

    git clone <repository-url>
cd <repository-directory>

  2. 配置环境变量: 复制 .env.sample 到 .env 并添加您的Tavily API密钥：

    TAVILY_API_KEY=your_api_key_here

  3. 🏗️ 向MCP服务器添加新工具 🏗️

在中创建新工具 server.py 文件，就是这样！

运行MCP服务器

要启动MCP服务器，您需要在Cursor中的MCP配置文件中添加以下内容：

注意：要访问MCP配置。您可以使用命令托盘（CMD/CTRL+SHIFT+P）并选择“查看：打开MCP设置”，然后用下面的JSON blob替换内容。

{
    "mcpServers":  {
        "mcp-server": {
            "command" : "uv",
            "args" : ["--directory", "/PATH/TO/REPOSITORY", "run", "server.py"]
        }
    }
}

服务器将启动并通过标准输入/输出监听命令。

用法

服务器提供 web_search 可用于在网络上搜索给定查询信息的工具。这是通过调用 web_search 使用所需的查询字符串执行函数。

活动：

这项任务有一些活动！

🏗️ 活动#1：✅ 完成

选择您喜欢使用的API，并为其构建MCP服务器！

新增API工具：

  • 🌤️ 天气API：使用OpenWeatherMap API获取任何城市的当前天气信息
  • 😂 随机笑话：从官方笑话api获取编程笑话和一般幽默
  • 📱 二维码生成器：使用QR-server.com API为任何文本生成二维码
  • 🐱 猫的事实：从catfact.ninja获取有关猫的有趣事实
  • 💭 鼓舞人心的名言：从quotable.io获取励志名言

如何使用新工具：

  1. 在您的中配置API密钥 .env 文件（OPENWEATHER_API_KEY是可选的，但建议使用）
  2. 运行演示： python demo_mcp_tools.py
  3. 通过Cursor的MCP集成使用工具

🏗️ 活动#2：✅ 完成

构建一个与MCP服务器交互的简单LangGraph应用程序。

LangGraph应用程序功能：

  • 意图分析：自动检测用户想要什么（天气、笑话等）
  • 工具选择：智能地选择要使用的正确MCP工具
  • 工作流管理：使用LangGraph的状态管理进行复杂的交互
  • 对话式AI：与OpenAI的GPT模型集成，用于自然反应

创建的文件：

  • langgraph_app.py：具有完整工作流程的主LangGraph应用程序
  • demo_mcp_tools.py：MCP服务器工具的直接测试

如何运行LangGraph应用程序：

  1. 设置您的 .env 具有所需API密钥的文件：
    OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
TAVILY_API_KEY=your_tavily_key_here
OPENWEATHER_API_KEY=your_openweather_key_here  # optional
  2. 安装依赖项： uv sync
  3. 运行应用程序： python langgraph_app.py

您可以找到有关langchain mcp适配器的详细信息 这里!

🛠️ 测试您的设置

直接测试MCP服务器工具

python demo_mcp_tools.py

测试语言图集成

python langgraph_app.py

通过光标进行测试

在光标设置中使用MCP配置，并通过AI助手与工具交互。

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