Basic MCP Application
2025.03.26
3
PythonAI交互论文搜索开发工具开发效率内容生成
MCP是一个基于FastAPI和Gadio的简单应用，展示了如何使用模型上下文协议（MCP）与AI模型进行交互。该项目提供了一个简单的聊天界面，用户可以通过该界面与AI模型进行交流，并支持科学论文搜索和分析功能。
View on GitHub
Overview
基本能力
产品定位
MCP是一个演示如何使用模型上下文协议（MCP）与AI模型交互的简单应用，适合开发者和研究人员快速了解MCP的功能和应用场景。
核心功能
- 科学论文搜索（使用Semantic Scholar API）
- 论文分析工具
- 简单的聊天界面
- 快速安装和设置
适用场景
- 开发者学习和测试MCP协议
- 研究人员快速搜索和分析科学论文
- 需要与AI模型进行简单交互的用户
工具列表
- FastAPI：后端框架，提供API服务
- Gradio：前端界面，提供用户交互
- Google Gemini API：AI模型集成
- Semantic Scholar API：科学论文搜索
常见问题解答
- 引用工具问题：当前引用工具可能无法正常工作，正在修复中。
- API速率限制：Semantic Scholar API有速率限制，可能导致搜索功能偶尔返回错误。
使用教程
使用依赖
- Python 3.11或更新版本
- pip或uv包管理器
安装教程
- 克隆项目：
bash git clone https://github.com/yourusername/basic-mcp-app.git cd basic-mcp-app - 创建虚拟环境：
bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate - 安装依赖：
- 使用pip：
bash pip install -r requirements.txt - 使用uv：
bash curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh uv pip install -r requirements.txt - 设置API密钥：
bash cp .env.example .env # 在.env文件中添加API密钥 - 启动服务：
bash python run.py
调试方式
- 单独启动后端：
bash uvicorn backend.main:app --reload - 单独启动前端：
bash python frontend/app.py - 访问前端界面：http://localhost:8501