praneeths_mcp_server

# 模型上下文协议 (MCP) 服务器 🚀 ## 概述 📚  模型上下文协议 (MCP) 服务器是一个多功能、模块化的服务器，旨在处理多种专业的上下文感知任务。目前，该实现包括用于研究和网络爬虫功能的 MCP，使其成为需要自动化研究或实时网络数据提取项目的理想基础。 ## 目的与动机 🎯 在当今世界，实时数据和可靠研究是做出明智决策的基础。该项目提供了一个集中、可扩展的平台，便于轻松集成专业功能，如： - **自动化研究**：快速获取针对近期发展和历史背景的总结研究结果。 - **网络爬虫**：无缝抓取和处理网络数据，将其转化为结构化、有意义的信息。 MCP 服务器提供灵活性、清晰性和可扩展性，允许开发人员和研究人员根据不断变化的项目需求集成和扩展额外的 MCP 模块。 ## 特性与功能 ⚙️ ### 模块化设计 🔗 - 轻松集成新的 MCP 模块。 - 每个 MCP 模块独立运行，但能够在中央服务器内顺利集成。 ### 专业 MCP 模块 🌐 - **ResearchMCP**：提供与用户指定的研究查询相关的实时见解和总结内容。采用结构化的方法验证和呈现来自可信来源的发现。 - **WebscrapingMCP**：自动化网络数据收集，快速有效地从指定网站提取结构化内容。 ### 日志记录与调试 📋 - 内置全面的日志记录功能，以跟踪系统事件、有效调试和监控 MCP 交互。 ### 用户友好的交互 🤖 - 终端界面中的交互提示，动态切换 MCP 模式。 - 对用户请求的清晰、详细响应，增强可用性和可读性。 ## 技术栈 🛠️ - **Python**：核心实现和逻辑。 - **Argparse**：简化命令行参数处理。 - **Logging**：用于详细日志和调试信息。 - **JSON**：结构化数据处理和通信。 ## 安装与设置 ⚡️ 按照以下简单步骤在本地设置 MCP 服务器： 1. 克隆代码库： ```bash git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git cd MCP_Server ``` 2. 设置 Python 虚拟环境并激活： ```bash python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate ``` 3. 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 4. 运行服务器： ```bash python server.py ``` ## 使用 🎮 启动后，MCP 服务器初始化可用协议。您可以动态选择要使用的 MCP： - 切换到 **Research MCP**： ```bash RESEARCH ``` - 切换到 **Webscraping MCP**： ```bash WEBSCRAPING ``` - 退出： ```bash exit ``` ### 命令 - `switch`: 切换到不同的 MCP - `exit`: 退出服务器 ### 示例交互 ### Research MCP ``` [RESEARCH MCP] 输入您的请求：我需要关于量子计算的信息 [RESEARCH MCP]: 您对这个主题的哪些具体方面最感兴趣？ 您的回答：我对量子算法及其应用感兴趣 [RESEARCH MCP 响应]: 根据您对我需要关于量子计算的信息的兴趣，以及您澄清的我对量子算法及其应用感兴趣，我分析了可用信息并发现： 1. 这个主题有几个重要方面值得探索。 2. 最近的发展改变了专家对该领域的看法。 相关来源包括领先研究人员的最新出版物和该领域的权威教科书。 ``` ### Webscraping MCP ``` [WEBSCRAPING MCP] 输入您的请求：我想从一个电子商务网站抓取产品数据 [WEBSCRAPING MCP]: 您想从哪个具体网站或 URL 抓取数据？ 您的回答：https://example.com/products [WEBSCRAPING MCP 响应]: 根据您请求从 https://example.com/products 抓取数据，以下是我们可以采取的方式： 1. **网络爬虫方法**： - 我们可以使用 Requests 库和 BeautifulSoup 来解析 HTML 内容。 2. **数据提取**： - 我们将根据常见的 HTML 模式和选择器提取主要内容。 3. **输出格式**： - 抓取的数据将以 JSON 格式提供，易于解析并可用于各种应用。 ``` ### 项目结构 ``` MCP_Server │ ├── mcp_research.py # Research MCP 实现 ├── mcp_webscraping.py # Webscraping MCP 实现 ├── mcp_server.py # 核心 MCP 服务器 ├── server.py # 服务器执行脚本 ├── requirements.txt # 依赖列表 └── README.md # 项目文档 ``` 未来展望 🌟 该项目旨在通过添加额外的专业 MCP 模块不断发展，例如： - AI 驱动分析 - 实时数据处理 - 自然语言生成 - 情感与趋势分析 模块化的特性鼓励创新和新功能的集成。 贡献 🤝 欢迎贡献、增强或功能请求！请打开一个问题或拉取请求以开始协作。 许可证 📝 该项目根据 MIT 许可证授权 — 详情请参见 LICENSE 文件。