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Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP)

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2025.04.04 1
PythonAI集成工作流自动化数据连接开发效率
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，标准化了应用程序如何为大型语言模型（LLM）提供上下文，类似于AI应用程序的USB-C接口。它实现了AI模型与各种数据源/工具之间的无缝连接。MCP帮助在LLM之上构建代理和复杂工作流，提供预构建的集成、灵活的LLM提供商切换、安全的数据处理最佳实践以及AI应用程序的标准化接口。
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Overview

基本能力

产品定位

MCP是一个标准化协议，旨在为AI应用程序提供统一的上下文接口，连接AI模型与各种数据源和工具。

核心功能

  1. 预构建集成：为LLM提供即插即用的集成
  2. 灵活性：支持在不同LLM提供商之间切换
  3. 安全数据：遵循数据处理最佳实践
  4. 标准化接口：为AI应用程序提供统一接口
  5. 自动服务器启动：按需自动启动服务器
  6. 安全隔离：提供安全的工作空间隔离
  7. 可扩展架构：支持功能扩展

适用场景

  1. 构建基于LLM的代理和工作流
  2. 需要连接AI模型与多种数据源的场景
  3. 需要在不同LLM提供商之间切换的应用
  4. 需要安全处理数据的AI应用

工具列表

  1. 终端服务器：执行系统命令
  2. 能力：在隔离的工作空间中执行命令，提供快速命令执行和全面日志记录
  3. 文件系统服务器：管理文件操作
  4. 能力：处理文件创建、搜索、计数等操作
  5. 内存服务器：持久化数据存储
  6. 能力：存储、更新、读取数据，查询特定信息

常见问题解答

  1. 认证问题：
  2. 验证.env文件中的Google API密钥
  3. 检查密钥权限
  4. 必要时重新生成密钥
  5. 文件操作失败：
  6. 检查工作空间权限
  7. 重启文件系统服务器
  8. 内存操作失败：
  9. 验证memory.json文件是否存在
  10. 重启内存服务器

使用教程

使用依赖

  1. Python 3.9+
  2. Node.js 16+
  3. Google API Key
  4. UV Package Manager

安装教程

  1. 克隆仓库： bash git clone https://github.com/Techiral/mcp.git cd mcp
  2. 设置Python环境： bash python -m venv venv # Linux/Mac: source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt
  3. 配置环境变量： bash echo "GOOGLE_API_KEY=your_key_here" > clients/mcp-client/.env echo "THEAILANGUAGE_CONFIG=clients/mcp-client/theailanguage_config.json" >> clients/mcp-client/.env
  4. 安装Node.js服务器： bash npm install -g @modelcontextprotocol/server-memory @modelcontextprotocol/server-filesystem

调试方式

  1. 启动客户端： bash python clients/mcp-client/langchain_mcp_client_wconfig.py
  2. 启用详细日志： bash echo "LOG_LEVEL=DEBUG" >> clients/mcp-client/.env
  3. 列出运行中的服务器： bash npx @modelcontextprotocol/inspector list

许可证

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