文件管理服务器

一个基于Python和OpenAI的简单文件管理服务器,提供文件读写和列表功能。

  • by Vijaydaswani
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Vijaydaswani/openai-mcp-demo

使用说明

MCP服务器演示——Python stdio服务器+OpenAI客户端

一个小演示,显示了一个简单的MCP(模型上下文协议)服务器和一个使用OpenAI通过stdio与服务器交互的客户端。

此存储库包含两个脚本:

  • server.py --一个小型文件系统服务器,提供三个工具: write_file, read_file,以及 list_files. 服务器通过stdio进行监听,并将文件存储在 ./mcp_workspace.
  • client.py --启动的示例客户端 server.py 并使用OpenAI模型自动生成动作。客户端提供了一个交互式提示,您可以在其中要求助手读取/写入/列出文件。

先决条件

  • Python 3.10+(或任何相当现代的Python 3)
  • Python虚拟环境(推荐)
  • 一个OpenAI API密钥

安装(推荐)

从macOS/Linux上的项目根目录:

# create and activate a venv
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# install packages (example)
pip install -r requirements.txt

注意:确切的包名称和版本取决于您的环境和您使用的MCP/OpenAI客户端包。该项目包括 requirements.txt 使用推荐的最低版本--安装时 pip install -r requirements.txt.

设置OpenAI API键

在运行客户端之前,将OpenAI API密钥导出到名为 OPENAI_API_KEY:

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

(使用 setx 在Windows PowerShell上或 set 在Windows cmd上。)

独立运行服务器

如果你想自己运行服务器(它将在stdio上监听):

python3 server.py

这将创建 ./mcp_workspace 如果它不存在,请将状态记录到stderr。

运行客户端(推荐)

客户端将自动启动 server.py 为您打开一个交互式提示,您可以在其中要求助手执行文件操作。

python3 client.py

演示演练:

  1. 客户端启动并使用OpenAI API来规划操作。
  2. 助手可以调用MCP工具(write_file, read_file, list_files)客户端转发给服务器。
  3. 服务器将文件存储在 ./mcp_workspace/ 客户端显示响应。

交互示例

  • 让助手“创建一个名为notes.txt的文件,其中包含'Hello World'”,助手将调用服务器的 write_file 工具。
  • 让助手“列出文件”以查看保存的文件。

故障排除

  • 如果 OPENAI_API_KEY 如果未设置,您将看到错误 client.py:
❌ Error: OPENAI_API_KEY not set
Run: export OPENAI_API_KEY='your-key'
  • 确保您安装了所需的Python包。

许可证和注意事项

这是一个小的演示项目——将其用于实验和开发目的。