Model Context Protocal (MCP) Implementation

基本能力

产品定位

Simple-MCP-Build 是一个用于气候数据分析和模型预测的框架，支持动态查询路由和上下文内存管理。

核心功能

1. 模块化设计：包括上下文管理、数据加载、查询路由和管道管理。
2. 动态查询路由：通过 query_manager.py 动态路由查询请求。
3. 上下文内存管理：通过 context_manager.py 存储执行上下文内存。
4. 数据处理流程：通过 pipeline_manager.py 执行 MCP 步骤。
5. 配置驱动：通过 config/config.yaml 定义数据集路径和管道步骤。

适用场景

1. 气候数据分析
2. 模型预测和趋势分析
3. 动态查询路由和数据处理

工具列表

1. context_manager.py：管理执行上下文内存。
2. data_loader.py：处理数据集加载。
3. query_manager.py：动态路由查询请求。
4. pipeline_manager.py：执行 MCP 步骤。

常见问题解答

1. 如何配置 MCP 管道？：通过 config/config.yaml 文件定义数据集路径和管道步骤。
2. 如何查看执行日志？：日志存储在 logs/mcp_execution.log 中。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 Python 和 Git。
2. 克隆仓库： sh git clone https://github.com/newsconsole/GMU_DAEN_2025_01_A.git
3. 切换到 ClimateGPT Team 1 分支： sh git checkout ClimateGPT_Team1

安装教程

1. 创建虚拟环境： sh python -m venv venv
2. 激活虚拟环境： sh venv\Scripts\Activate
3. 安装依赖： sh pip install -r requirements.txt

调试方式

1. 运行 MCP 管道： sh python main.py
2. 查看日志： sh cat logs/mcp_execution.log

许可证

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