使用说明
带有增强工具的自定义MCP服务器
该项目演示了一个功能强大的MCP(模型上下文协议)服务器 5个定制工具 直接在Cursor中扩展AI助手功能。该服务器基于AI Makerspace MCP框架构建,包括网络搜索、实用工具和内容生成功能。
🚀 特性
可用工具:
🔍 网页搜索 -使用Tavily API集成搜索web
🎲 摇骰子 -使用自定义符号掷骰子(例如。, 2d20k1)
📱 二维码生成器 -为任何文本或URL生成二维码
🔄 单元转换器 -在不同单位(长度、重量、温度、体积)之间转换
🔗 缩短网址 -使用TinyURL或is.gd服务缩短网址
项目概述
MCP服务器通过模型上下文协议与Cursor无缝集成,直接在您的AI助手中提供对强大工具的即时访问。该服务器设计为在标准输入/输出(stdio)传输模式下运行,包括:
- TavilyClient:使用Tavily API的Web搜索功能
- 二维码生成:使用Base64编码的二维码
qrcode图书馆 - 单位转换:带手动温度处理的全面单位转换
- URL缩短:多服务支持(TinyURL,is.gd)
- 掷骰子:高级骰子符号,保持最高功能
先决条件
- Python 3.13或更高版本
- 有效的Tavily API密钥
- UV包管理器(用于依赖关系管理)
⚠️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.uvwinget install --id Git.Git -e --source winget
拥有这些CLI工具后,请打开Cursor 进入Windows.
安装
-
克隆存储库:
git clone https://github.com/suh4s/my-mcp-server.git cd my-mcp-server -
安装依赖项:
uv sync -
配置环境变量: 创建一个
.env文件并添加您的Tavily API密钥:TAVILY_API_KEY=your_api_key_here
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,请使用命令面板(CMD/CTRL+SHIFT+P)并选择“查看:打开MCP设置”,然后用下面的JSON配置替换内容。
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/FULL/PATH/TO/YOUR/REPOSITORY", "run", "server.py"]
}
}
}
服务器将启动并通过标准输入/输出监听命令。
🛠️ 工具使用示例
二维码生成器
"Generate a QR code for 'Hello World'"
"Create a QR code for https://github.com/suh4s/my-mcp-server"
单元转换器
"Convert 100 fahrenheit to celsius"
"Convert 5 miles to kilometers"
"Convert 2 pounds to grams"
缩短网址
"Shorten this URL: https://github.com/suh4s/my-mcp-server"
"Shorten https://example.com using is.gd"
摇骰子
"Roll 2d20k1" (roll 2 20-sided dice, keep highest)
"Roll 3d6" (roll 3 6-sided dice)
网页搜索
"Search for 'MCP protocol documentation'"
"Find recent AI news"
🔧 技术实现
依赖关系:
mcp[cli]-模型上下文协议框架tavily-python-Web搜索API集成qrcode+pillow-二维码生成pint-单位转换库requests-缩短URL的HTTP请求python-dotenv-环境变量管理
架构:
- FastMCP服务器:处理工具注册和协议通信
- 工具功能:装饰有
@mcp.tool()用于自动发现 - 错误处理:全面的错误处理和有用的消息
- 类型安全:所有工具参数的完整类型提示
🎯 高级功能
- 温度转换:处理华氏/摄氏转换的自定义公式
- 二维码定制:尺寸和边框参数可调
- 多URL服务:TinyURL和is.gd支持回退处理
- 骰子符号:支持具有保持最高逻辑的复杂骰子表达式
许可证
该项目根据MIT许可证获得许可。有关更多详细信息,请参阅LICENSE文件。
贡献
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致谢
作为AI创客空间MCP会议的一部分而构建。原始框架 AI创客空间.