模型控制协议服务器

带Docker的MCP服务器

该项目演示了如何将模型控制协议（MCP）与OpenAI的API集成，使OpenAI能够访问和使用在Docker中运行的MCP服务器所公开的工具。

先决条件

• Docker已安装在您的系统上
• Git（克隆存储库）

项目结构

• server.py：使用工具实现MCP服务器
• client.py：连接到服务器并调用代理的客户端
• Dockerfile：构建Docker镜像的说明
• requirements.txt：项目的Python依赖关系

数据流说明

1. 用户查询：用户向系统发送查询（例如，“我们公司的假期政策是什么？”）
2. OpenAI API：OpenAI从MCP服务器接收查询和可用工具
3. 工具选择：OpenAI根据查询决定使用哪些工具
4. MCP客户端：客户端接收OpenAI的工具调用请求并将其转发给MCP服务器
5. MCP服务器：服务器执行所请求的工具（例如，检索知识库数据）
6. 响应流：工具结果通过MCP客户端流回OpenAI
7. 最终响应：OpenAI生成包含工具数据的最终响应

使用Docker运行

第一步：构建Docker镜像

docker build -t mcp-server .

步骤2：运行Docker容器

docker run -p 8050:8050 mcp-server

这将启动Docker容器内的MCP服务器，并在端口8050上公开它。

运行客户端

服务器运行后，您可以在单独的终端中运行客户端：

python client.py

客户端将连接到服务器，列出可用工具，并调用代理来回答查询。

故障排除

如果您遇到连接问题：

1. 检查服务器是否正在运行：确保Docker容器正在运行 docker ps.

2. 验证端口映射：确保端口正确映射到 docker ps 或者通过检查输出 docker run 命令。

3. 检查服务器日志：使用查看服务器日志 docker logs <container_id> 查看是否有任何错误。

4. 主机绑定：服务器已配置为绑定到 0.0.0.0 而不是 127.0.0.1 以使其可从容器外部访问。如果你仍然有问题，你可能需要检查你的防火墙设置。

5. 网络问题：如果您在远程计算机上运行Docker，请确保可以从您的客户端计算机访问该端口。

备注

• 服务器配置为使用SSE（服务器发送事件）传输，并在端口8050上侦听。
• 客户端连接到服务器 http://localhost:8050/sse.
• 启动客户端之前，请确保服务器正在运行。