🚀 📚 简单的MCP信息服务器
这是一个基于FastMCP的微服务，借助LangChain社区实用工具搭建而成。它提供了搜索工具，可用于在Wikipedia上搜索信息，以及从Arxiv获取学术论文资料。
🚀 快速开始
该项目展示了如何利用FastMCP创建一个MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了两个实用工具，可供Claude Desktop用于搜索Wikipedia和从Arxiv获取学术论文信息。
✨ 主要特性
什么是MCP？
模型控制协议（MCP） 是一种协议，它能让语言模型（如Claude）以标准方式与外部工具（即“能力”）进行通信。这些“能力”可以是用任何语言编写的函数、网络API或者本地脚本。借助MCP，Claude可以调用你的工具、获取响应并继续对话。
该项目的功能
此信息服务器通过MCP开放了两个工具：
get_info(searchterm: str)— 在Wikipedia上搜索简短摘要。get_research_paper(searchterm: str)— 在Arxiv上获取学术论文元数据。
概述
此工具通过MCP开放了两个兼容的端点：
get_info：在Wikipedia上搜索信息。get_research_paper：从Arxiv获取学术论文的信息。
项目优势
- 无需依赖Claude Desktop UI：可直接使用命令行工具。
- 易于替换LLM：支持多种语言模型，如Groq、OpenAI等。
- 完全控制交互流程：能够自定义代理逻辑和工具调用顺序。
📦 安装指南
技术栈
- FastMCP：用于创建MCP服务器。
- LangChain社区工具包：用于与Wikipedia和Arxiv交互。
- Python 3.12+：项目运行的基础语言。
先决条件
- Python 3.12或更高版本。
- 安装并配置好uv工具（用于运行MCP服务器）。
- 安装Claude Desktop（用于连接和测试）。
初始化项目
- 创建新项目：
uv init simple_mcp_server cd simple_mcp_server - 激活虚拟环境：
source env/bin/activate # 对于Mac/Linux # 或者 .\env\Scripts\activate # 对于Windows - 安装依赖项：
pip install mcp[cli] langchain-community wikipedia arxiv
运行服务器
- 启动MCP服务器：
uv run server.py - 配置Claude Desktop连接到此服务器。
💻 使用示例
基础用法
搜索Wikipedia
from langchain_community.wikipedia import WikipediaAPI
# 初始化Wikipedia API工具
wiki_tool = WikipediaAPI()
# 调用搜索功能
result = wiki_tool.search("Donald Trump")
print(result)
获取学术论文
import arxiv
# 初始化Arxiv客户端
client = arxiv.Client()
# 搜索论文
papers = client.search("AI in finance", max_results=5)
for paper in papers:
print(paper.title, paperauthors))
高级用法
使用自定义MCP客户端
import os
from langchain_community import wikipedia, arxiv
# 初始化Wikipedia和Arxiv工具
wiki_tool = WikipediaAPI()
arxiv_tool = arxiv.Client()
# 创建MCP代理
class MCPAgent:
def __init__(self):
self.tools = [wiki_tool, arxiv_tool]
async def run(self, query):
# 根据查询选择合适的工具
if "Wikipedia" in query:
return wiki_tool.search(query)
else:
return arxiv_tool.search(query)
# 初始化代理
agent = MCPAgent()
# 执行搜索任务
result = await agent.run("tell me about donald trump")
print(f"\n结果: {result}")
📚 详细文档
配置Claude Desktop
编辑Claude Desktop的配置文件，添加以下内容：
"display": ":1"
启动Claude Desktop并连接到MCP服务器。
总结
该项目展示了如何通过FastMCP快速创建一个功能强大的信息检索服务器。无论是用于个人研究还是企业应用，都可以根据需求灵活扩展和定制。