
Standardizing LLM Interaction with MCP Servers

2025.03.08
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PythonLLM 交互知识库聊天机器人开发效率
quick-mcp-example 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的示例服务器,旨在标准化 LLM(大型语言模型)与应用程序之间的交互。MCP 提供了一个统一的框架,使 LLM 能够连接到数据源、获取上下文、使用工具并执行标准提示。该服务器展示了 MCP 的核心功能,包括工具、资源和提示,适用于构建知识库聊天机器人等场景。
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Overview
基本能力
产品定位
quick-mcp-example 是一个示例 MCP 服务器,用于展示 MCP 协议的核心功能,帮助开发者理解如何构建和集成 MCP 服务器。
核心功能
- 工具(Tools):提供函数调用能力,允许 LLM 执行操作或检索信息。
- 资源(Resources):提供数据源访问能力,可以是静态或动态数据。
- 提示(Prompts):提供可重用的交互模板,用于标准化对话流程。
适用场景
- 构建知识库聊天机器人。
- 集成外部系统和 API。
- 执行复杂的分析工作流。
工具列表
- 工具(Tools):允许 LLM 调用函数执行操作或检索信息。
- 资源(Resources):提供数据源访问能力。
- 提示(Prompts):提供标准化的交互模板。
常见问题解答
使用教程
使用依赖
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/ALucek/quick-mcp-example.git
cd quick-mcp-example
- 创建 ChromaDB 数据库:按照 MCP_setup.ipynb 的说明操作。
安装教程
- 创建虚拟环境并安装依赖:
# 使用 uv(推荐)
uv venv
source .venv/bin/activate # macOS/Linux
# 或
.venv\Scripts\activate # Windows
# 安装依赖
uv sync
调试方式
- 运行客户端和服务器:
python client.py mcp_server.py
许可证
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