EasyMCP

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2025.03.23 11
PythonMCP 客户端工具集成OpenAI 集成开发效率
EasyMCP 是一个灵活且适合初学者的 Model Context Protocol (MCP) 客户端。它允许用户连接到不同类型的 MCP 服务器(SSE、NPX 和 UV),以便与各种工具(如文件操作)进行交互,并与 OpenAI API 集成以增强聊天体验。
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Overview

基本能力

产品定位

EasyMCP 是一个用于连接和交互 MCP 服务器的客户端工具,支持多种服务器类型和动态工具集成。

核心功能

  • 多服务器支持:支持 SSE、NPX 和 UV 三种类型的 MCP 服务器。
  • 动态工具集成:自动从连接的服务器检索可用工具,并使用这些工具处理用户查询。
  • 交互式聊天循环:通过 OpenAI 和 MCP 工具处理用户查询。
  • 配置管理:通过 add_server.py 脚本轻松添加新的服务器配置。

适用场景

  • 需要与 MCP 服务器交互的开发者和研究人员。
  • 需要动态集成多种工具的应用场景。
  • 需要与 OpenAI API 集成的聊天应用。

工具列表

  • main.py:主入口点,处理服务器连接、聊天循环和查询处理。
  • add_server.py:用于添加新的 MCP 服务器配置。
  • .env:存储环境变量如 API 密钥。
  • requirements.txt:列出项目依赖。

常见问题解答

  • 如何添加新的服务器配置? 运行 add_server.py 脚本并按照提示操作。
  • 如何设置环境变量? 复制 .env.sample.env 并填写必要的 API 密钥和配置。

使用教程

使用依赖

  • Python 3.10+(兼容 asyncio 和现代异步功能)
  • 有效的 OpenAI API 密钥(设置在 .env 文件中)

安装教程

  1. 克隆仓库 bash git clone https://github.com/yourusername/EasyMCP.git cd EasyMCP
  2. 创建并激活虚拟环境
  3. Windows: bash python -m venv .venv .venv\Scripts\activate
  4. macOS/Linux: bash python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
  5. 安装依赖包 bash pip install -r requirements.txt
  6. 设置环境变量 复制 .env.sample.env 并填写必要的 API 密钥和配置。

调试方式

  1. 运行 MCP 客户端 bash python main.py
  2. 选择服务器 客户端将从 sse_servers.jsonnpx_servers.jsonuv_servers.json 加载可用服务器。
  3. 与客户端交互 输入查询,例如:
  4. 读取 PDF 文件:read Build a Large Language Model.pdf
  5. 使用文件工具:use read_file tool and read 2308.11432v5.pdf

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款。