Berry MCP Server

Berry MCP服务器

    

一个通用的模型上下文协议（MCP）服务器框架，可以轻松为Claude等AI助手创建和部署自定义工具服务器。

✨ 特性

• 🔧 通用框架：为任何类型的工具创建MCP服务器
• 🎯 简单的工具创建：基于装饰器的工具注册，自动生成JSON模式
• 🔌 插件架构：从任何Python模块或包加载工具
• 🚀 多个传输：支持stdio和HTTP/SSE通信
• ⚙️ 灵活的配置：环境变量和命令行选项
• 📝 自动文档：自动工具发现和模式生成
• 🔒 类型安全：带验证的完整类型注释支持

🚀 快速开始

安装

# Install from PyPI (when published)
uv add berry-mcp

# Or install from source
git clone https://github.com/richinex/berry-mcp-server.git
cd berry-mcp-server
uv pip install -e .

创建你的第一个工具

# my_tools.py
from berry_mcp.tools.decorators import tool

@tool(description="Add two numbers together")
def add_numbers(a: float, b: float) -> float:
    """Add two numbers and return the result"""
    return a + b

@tool(description="Generate a greeting message")  
def greet(name: str, title: str = "friend") -> str:
    """Generate a personalized greeting"""
    return f"Hello {title} {name}!"

运行您的服务器

# Load your custom tools
BERRY_MCP_TOOLS_PATH=my_tools uv run python -m berry_mcp

# Or run with built-in example tools
uv run python -m berry_mcp

VS代码集成

添加到您的 .vscode/mcp.json:

{
  "inputs": [],
  "servers": {
    "my-custom-tools": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "berry_mcp"],
      "env": {
        "BERRY_MCP_TOOLS_PATH": "my_tools"
      }
    }
  }
}

📖 文档

• VS代码配置指南 -完整的设置说明
• 工具开发指南 -创建自定义工具
• API文档 -技术参考

🛠️ 内置工具

Berry MCP附带了示例工具，助您入门：

• 数学运算: add_numbers, generate_random
• 文本处理: format_text, find_replace_text, encode_decode_text
• 系统信息: get_system_info, generate_uuid
• 数据工具: validate_json, generate_report
• 异步示例: async_process_text

🔧 高级用法

多种工具来源

BERRY_MCP_TOOLS_PATH="my_tools,web_tools,data_processors" uv run python -m berry_mcp

HTTP服务器模式

uv run python -m berry_mcp --transport http --port 8080

环境配置

export BERRY_MCP_SERVER_NAME="my-custom-server"
export BERRY_MCP_LOG_LEVEL="DEBUG"
export BERRY_MCP_TOOLS_PATH="my_tools,another_module.tools"
uv run python -m berry_mcp

🏗️ 建筑

Berry MCP遵循SOLID原则，具有干净、可扩展的架构：

• MCP服务器：核心服务器编排
• 工具注册表：基于插件的工具管理
• 传输层：抽象通信（stdio/HTTP）
• 协议处理器：JSON-RPC消息处理
• 工具框架：基于装饰器的工具创建

📋 需求

• Python 3.10+
• MCP协议支持
• 用于自动模式生成的类型注释

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支： git checkout -b feature/amazing-feature
3. 按照现有模式进行更改
4. 添加新功能的测试
5. 运行测试套件： pytest tests/
6. 提交拉取请求

📝 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 建立在 模型上下文协议
• 受轻松创建MCP服务器需求的启发
• 遵循干净的代码原则和设计模式

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