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MCP协议服务器

一个高性能的MCP（Model Context Protocol）服务器，集成了搜索、检索和文档生成等高级工具。

  • by ThomasLaspas
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 ThomasLaspas/mcp_server

使用说明

专业MCP服务器

这是一个高性能的MCP（模型上下文协议）服务器 FastMCP，集成了用于搜索、检索和文档生成的高级工具。

特性

  • 向量搜索：通过MongoDB Atlas检索梅赛德斯-奔驰博客文章。
  • Web工具Tavily搜索、维基百科和网络抓取。
  • 媒体：YouTube视频搜索。
  • 公用事业：天气数据，数学（双/除）。
  • 文档生成：通过Gotenberg将HTML转换为PDF/DOCX/TXT。

先决条件

  • 紫外线 用于依赖性管理。
  • MongoDB Atlas集群用于向量存储。
  • Tavilly、YouTube和OpenWeatherMap的API密钥。
  • 戈滕贝格 在本地运行以进行文档转换。
# Run Gotenberg with Docker
docker run -p 3000:3000 gotenberg/gotenberg:8

设置

  1. 克隆环境文件:

    cp .env.example .env

  2. 配置API密钥 在 .env.

  3. 安装依赖项:

    uv sync

运行服务器

要在本地启动MCP服务器：

uv run server.py

包含的工具

工具 说明
retrieve_mercedes_info 在MongoDB中搜索梅赛德斯-奔驰信息。
web_search 通过Tavily进行实时网络搜索。
tavily_search 高级搜索，将完整结果抓取到markdown中。
crawl_web_page 使用Crawl4AI进行高保真网络爬行。
think_tool 对复杂研究任务的战略思考。
wikipedia_search 从维基百科中搜索和检索摘要。
search_youtube 查找相关的YouTube视频。
scrape_web_page 从任何URL提取文本（基本）。
get_weather 获取任何城市的当前天气。
create_document_tool 将HTML转换为PDF/DOCX/TXT。
double_number 简单的数学工具。
divide_numbers 简单的数学工具。

关于Crawl4AI的说明

高级爬行工具需要Playwright浏览器：

uv run playwright install chromium

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