MCP Server
2025.04.02
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PythonAI工具支持搜索服务文件管理开发效率搜索工具
MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，为 AI 代理和大型语言模型 (LLMs) 提供多种工具，包括基于 SearXNG 的搜索功能和文件系统操作。该服务器具有可扩展的架构，支持自定义工具，并提供 Docker 和命令行界面 (CLI) 支持。
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Overview
基本能力
产品定位
MCP Server 是一个为 AI 代理和 LLMs 提供工具支持的服务器，主要用于增强这些模型的功能，如搜索和文件操作。
核心功能
- Web 搜索：使用 SearXNG 进行可定制的网络搜索
- 文件系统操作：读取、写入和管理文件，具有安全控制
- 可扩展架构：支持按照 MCP 协议添加自定义工具
- Docker 支持：通过 Docker 和 docker-compose 轻松部署
- 命令行界面：通过 CLI 进行简单管理
- 资源和提示：完整支持 MCP 规范的资源和提示
适用场景
- AI 代理需要执行网络搜索
- LLMs 需要访问或操作文件系统
- 开发人员需要为 AI 模型扩展自定义功能
工具列表
- search：通过 SearXNG 执行网络搜索
- 能力：支持自定义搜索参数，如结果数量、语言、时间范围和搜索类别
- filesystem：文件系统操作
- 能力：包括读取文件、写入文件、列出文件等操作，支持安全访问控制
常见问题解答
- 无明确常见问题解答部分
使用教程
使用依赖
- Python 3.13
- MCP SDK ≥ 1.6.0
- UV 包管理器
- Docker（可选，用于容器化部署）
安装教程
Docker 安装（推荐）
# 构建 Docker 镜像
docker build -t mcp-server .
# 运行服务器和 SearXNG
docker-compose up
直接安装
# 确保已安装 Python 3.13
python --version # 应显示 Python 3.13.x
# 安装 uv（如未安装）
pip install uv
# 创建虚拟环境并安装依赖
uv venv --python=python3.13
uv install
# 运行服务器
python -m mcp_server start
调试方式
# 使用 MCP Inspector 测试
mcp dev examples/server.py
# 或直接运行服务器
python -m mcp_server start --config config.env