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构建mcp跟踪消费者
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格拉迪奥
教育

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通用核心标准MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，为公共核心教育标准提供语义搜索和查找。使用向量相似性搜索来查找与学习活动、课程或教育目标相关的标准。显示两个MCP工具： find_relevant_standards 用于语义搜索和 get_standard_details 用于通过标识符直接查找。

在行动中看到它

以下是一个快速演示，了解MCP服务器在Claude Desktop中的工作原理：

![Common Core MCP Server - Watch Video](https://www.loom.com/share/889821a9b24f405fb2c64abd9150afff)

MCP工具

该服务器公开了两个MCP工具，可以实现语义搜索和教育标准的详细查找：

`find_relevant_standards`

执行语义搜索以查找与学习活动、课程或教育目标相关的教育标准。

参数：

activity （string，必填）：对学习活动、课程或教育目标的自然语言描述。为了获得最佳结果，请具体描述。

- 示例：“向三年级学生教授分数”、“阅读理解活动”、“求解二次方程”

max_results （整数，可选，默认值：5）：要返回的最大标准数。必须介于1和20之间。
grade （字符串，可选）：等级过滤器。有效值： K, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 10, 11, 12，或 09-12 高中范围。

退货： 一个JSON对象，包含：

success：布尔值，指示搜索是否成功
results：匹配标准数组，每个包含：

- _id：标准的唯一GUID（用于 get_standard_details) - content：带层次结构的完整标准文本 - subject：学科领域（如“数学”、“ELA素养”） - education_levels：年级数组（例如。， ["03"]) - statement_notation：标准符号（如果可用）（例如。， "3.NF.A.1") - standard_set_title：标准集的标题 - score：相关性得分（0-1，越高越相关） - 层次关系 （探索相关标准）： - ancestor_ids：祖先标准ID数组（从根到直接父级排序） - child_ids：子标准ID数组（子标准） - parent_id：父标准的ID（根标准为空） - root_id：层次结构中根祖先的ID - depth：标准层次结构中的深度级别 - is_leaf：布尔值，指示这是否是叶子节点（没有子节点） - is_root：布尔值，指示这是否是根节点（没有父节点）

message：关于结果的人类可读信息

探索相关标准： 每个结果包括 ancestor_ids 和 child_ids 数组，允许您探索标准层次结构。您可以将这些ID与 get_standard_details 致：

查阅父母或祖先的标准，以了解更广泛的背景
查阅儿童标准，查看更具体的子标准
围绕搜索结果探索整个相关标准“系列”

示例用法：

{
  "activity": "teaching fractions to third graders",
  "max_results": 5,
  "grade": "03"
}

`get_standard_details`

通过特定标准的ID检索其完整的元数据和详细信息。

参数：

standard_id （字符串，必填）：标准的唯一GUID。备注：这必须是GUID格式（不是像这样的语句表示法 3.NF.A.1).要获取标准ID，请先使用 find_relevant_standards 搜索标准-搜索结果包括 _id 每个标准的字段。

退货： 一个JSON对象，包含：

success：布尔值，指示查找是否成功
results：包含一个标准对象（如果找不到，则为空）的数组，其中包含完整的元数据，包括：

- _id：标准的唯一GUID - content：具有完整层次结构的完整标准文本 - subject：主题领域 - education_levels：年级 - statement_notation：标准符号（如有） - standard_set_title：标准集的标题 - jurisdiction_title：管辖权（例如“怀俄明州”） - depth：标准层次结构的深度 - is_leaf：这是否是叶子节点 - is_root：这是否是根节点 - parent_id：母标准ID（如有） - root_id：根祖先的ID - ancestor_ids：祖先ID数组（从根到直接父级排序） - child_ids：子标准ID数组 - 所有其他可用元数据字段

message：关于结果的人类可读信息

示例用法：

{
  "standard_id": "EA60C8D165F6481B90BFF782CE193F93"
}

工作流程： 典型的工作流程包括：

基本搜索和查找：

使用 find_relevant_standards 搜索与您的活动相匹配的标准
提取 _id 从搜索结果中
使用 get_standard_details 说完这个 _id 获取特定标准的完整信息

探索相关标准（标准系列）：

使用 find_relevant_standards 查找与您的查询相关的标准
每个结果包括 ancestor_ids 和 child_ids 数组
使用这些ID get_standard_details 探索：

- 父母/祖先标准：从中查找ID ancestor_ids 阵列或 parent_id 了解更广泛的背景和层次结构 - 儿童标准：从中查找ID child_ids 阵列以查看同一系列中更具体的子标准 - 相关标准：使用 root_id 查找具有相同根祖先的其他标准

这使得我们能够探索整个标准系列。例如，如果你找到一个关于分数的特定标准，你可以查找它的父级以查看更广泛的类别，或者查找它的子级以查看不同级别的更具体的分数相关标准。

截图

Gradio web interface

_此处将添加显示Gradio界面、MCP客户端集成和示例结果的截图。_

试试看

您可以使用部署的拥抱面部空间快速试用此MCP服务器，而无需任何设置。Space连接到已加载怀俄明州标准的现有Pinecone数据库，因此您可以立即开始使用它。

拥抱脸部空间: https://huggingface.co/spaces/MCP-1st-Birthday/common_core_mcp

MCP服务器端点位于： https://MCP-1st-Birthday-common-core-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/

重要提示：数据库设置

拥抱脸部空间：部署的Hugging Face Space连接到已加载怀俄明州标准的Pinecone数据库。使用空间时不需要额外的设置。

本地开发：如果您在本地运行此项目必须设置自己的Pinecone数据库并将标准加载到其中。如果没有在Pinecone中加载标准，MCP服务器将没有任何返回，搜索将为空。请参阅使用Pinecone进行本地设置请参阅下面的部分以获取详细说明。

安装

先决条件

Python 3.12+
带API密钥的松果帐户(开始使用松果)
用代币拥抱Face帐户（用于聊天界面）
通用标准项目API密钥（用于本地下载标准）

设置

git clone 
cd common_core_mcp

# Create and activate virtual environment
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Copy environment file template
cp .env.example .env

编辑 .env 并设置：

PINECONE_API_KEY：您的Pinecone API密钥(开始使用松果)
PINECONE_INDEX_NAME：松果索引名称（默认值： common-core-standards)
PINECONE_NAMESPACE：松果命名空间（默认值： standards)
HF_TOKEN：聊天界面拥抱Face令牌
CSP_API_KEY：您的通用标准项目API密钥（用于本地设置-在https://commonstandardsproject.com/developers)

跑

python app.py

Gradio界面运行于 http://localhost:7860MCP服务器端点位于 http://localhost:7860/gradio_api/mcp/.

使用Pinecone进行本地设置

在MCP服务器可以返回任何结果之前，您必须设置Pinecone数据库并将标准加载到其中。本节将指导您使用工具CLI完成完整的工作流程。

备注：在运行CLI命令之前，请确保您的虚拟环境已激活： ``bash source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate ``

第一步：初始化松果指数

首先，创建并配置松果索引：

python tools/cli.py pinecone-init

此命令：

验证您的Pinecone API密钥
检查索引是否存在（如果不存在，则创建索引）
显示包括向量计数在内的索引统计信息

第二步：发现可用的司法管辖区

列出可用的司法管辖区（州、组织），以查找可以下载的标准：

python tools/cli.py jurisdictions

按名称或类型筛选：

# Search for Wyoming
python tools/cli.py jurisdictions --search wyoming

# Filter by state type
python tools/cli.py jurisdictions --type state

步骤3：查看管辖权详细信息

获取有关管辖区的详细信息，包括可用的标准集：

python tools/cli.py jurisdiction-details

例子：

# Find Wyoming's jurisdiction ID first
python tools/cli.py jurisdictions --search wyoming

# Then view details (using the ID from previous command)
python tools/cli.py jurisdiction-details 744704BE56D44FB9B3D18B543FBF9BCC

这显示了该司法管辖区可用的所有标准集及其科目、年级和头衔。

步骤4：下载标准集

通过特定ID或具有过滤选项的管辖区下载标准集。

按司法管辖区下载 （推荐）：

python tools/cli.py download-sets --jurisdiction

您可以根据多个条件进行筛选（所有筛选器都与AND逻辑结合使用）：

# Download all math standards for grades 3-5 in Wyoming
python tools/cli.py download-sets \
  --jurisdiction 744704BE56D44FB9B3D18B543FBF9BCC \
  --education-levels "03,04,05" \
  --subject math

# Preview what would be downloaded (dry run)
python tools/cli.py download-sets \
  --jurisdiction  \
  --dry-run

按特定集ID下载:

python tools/cli.py download-sets

CLI会自动将下载的集处理为Pinecone就绪格式。下载在本地缓存在 data/raw/standardSets//.

步骤5：列出已下载的集合

查看所有下载的标准集及其处理状态：

python tools/cli.py list

这显示了哪些集已下载、处理并准备上传到Pinecone。

第6步：上传到Pinecone

将处理后的标准集上传到您的松果指数：

# Upload all processed sets
python tools/cli.py pinecone-upload --all

# Upload a specific set
python tools/cli.py pinecone-upload --set-id 

# Preview what would be uploaded
python tools/cli.py pinecone-upload --all --dry-run

上传过程：

从加载已处理的标准集 data/raw/standardSets//processed.json
使用与搜索功能相同的模型创建向量嵌入
批量上传记录（默认：每批96条记录）
跟踪上传的集合以避免重复

步骤7：验证设置

上传后，验证您的索引是否有数据：

python tools/cli.py pinecone-init

这将显示索引统计信息，显示上传的矢量总数。

完整示例工作流

以下是制定怀俄明州标准的完整示例：

# 1. Initialize Pinecone
python tools/cli.py pinecone-init

# 2. Find Wyoming's jurisdiction ID
python tools/cli.py jurisdictions --search wyoming
# Note the jurisdiction ID from the output (e.g., 744704BE56D44FB9B3D18B543FBF9BCC)

# 3. View available standard sets
python tools/cli.py jurisdiction-details 744704BE56D44FB9B3D18B543FBF9BCC

# 4. Download all Wyoming standards (or filter as needed)
python tools/cli.py download-sets --jurisdiction 744704BE56D44FB9B3D18B543FBF9BCC --yes

# 5. Verify downloads
python tools/cli.py list

# 6. Upload to Pinecone
python tools/cli.py pinecone-upload --all

# 7. Verify index has data
python tools/cli.py pinecone-init

CLI命令参考

所有可用的CLI命令：

python tools/cli.py --help
python tools/cli.py  --help  # Get help for specific command

可用命令：

jurisdictions -列出具有过滤功能的可用司法管辖区
jurisdiction-details -查看管辖区的详细信息和标准集
download-sets -按ID或管辖区下载标准集
list -列出所有下载的标准集
pinecone-init -初始化或检查松果索引状态
pinecone-upload -将处理后的集合上传到Pinecone

用法

Gradio Web界面

该界面有三个选项卡：

搜索标签：按活动描述查找标准。输入自然语言描述（例如，“向三年级学生教授分数”），设置最大结果（1-20），并可选择按年级过滤。结果包括可在“查找”选项卡中使用的标准ID。

查找选项卡：通过特定标准的ID检索其完整详细信息。备注：此选项卡仅接受标准ID（GUID）。要获取标准ID，首先使用“搜索”选项卡查找相关标准-搜索结果将包括每个标准的ID。然后复制该ID并将其粘贴到“查找”选项卡中以获取完整的详细信息。

聊天选项卡：询问有关标准的问题。助手使用MCP工具搜索和检索信息。

MCP客户端集成

从Claude Desktop、Cursor或其他MCP客户端连接。

MCP服务器URL:

拥抱面部空间： https://MCP-1st-Birthday-common-core-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/
当地： http://localhost:7860/gradio_api/mcp/

Claude桌面配置:

Claude Desktop需要使用 npx mcp-remote 连接到远程MCP服务器。首先，确保您安装了Node.js v20或更高版本。

编辑您的Claude Desktop配置文件：

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

添加：

{
  "mcpServers": {
    "common-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://MCP-1st-Birthday-common-core-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/",
        "--transport",
        "streamable-http"
      ]
    }
  }
}

Troubleshooting: Node.js Version Issues

如果你看到一个错误，比如 ReferenceError: File is not defined，你的Node.js版本太旧了。这 mcp-remote 包需要Node.js v20或更高版本。

检查你的Node.js版本：

node --version

如果使用nvm并安装了Node v20+，您可以在配置中指定npx的完整路径：

{
  "mcpServers": {
    "common-core": {
      "command": "/path/to/.nvm/versions/node/v22.x.x/bin/npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://MCP-1st-Birthday-common-core-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/",
        "--transport",
        "streamable-http"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/path/to/.nvm/versions/node/v22.x.x/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"
      }
    }
  }
}

替换 /path/to/.nvm/versions/node/v22.x.x/bin 使用您实际的Node.js v20+安装路径（例如。， ~/.nvm/versions/node/v22.18.0/bin 在macOS/Linux上）。

同时清除npx缓存 要从较旧的Node版本中删除任何缓存的包，请执行以下操作：

rm -rf ~/.npm/_npx/

光标配置:

编辑光标MCP配置并添加：

{
  "mcpServers": {
    "common-core": {
      "url": "https://MCP-1st-Birthday-common-core-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/"
    }
  }
}

配置后重新启动客户端。工具 find_relevant_standards 和 get_standard_details 将出现在您的客户端中。请参阅 MCP工具有关这些工具的详细文档，请参阅上文。

建筑

内置：

等级 6.0+：Web界面和MCP服务器功能
松果：用于语义搜索的矢量数据库(松果)
拥抱面部推理API：带工具调用的聊天界面（Qwen/Qwen2.5-7B-通过Together AI提供商指导）
派丹蒂克：数据验证和设置管理

演示视频

观看演示视频查看MCP服务器的运行情况。

演示视频演示了：

MCP服务器与Claude Desktop或Cursor集成
使用Gradio web界面
带工具调用的聊天界面
示例查询和结果

社交媒体

LinkedIn帖子

致谢

MCP 1岁生日黑客马拉松组织者
Gradio 6.0+的Gradio团队，支持原生MCP服务器
Pinecone用于矢量数据库基础设施
用于模型托管和推理的拥抱面API
提供教育标准数据的共同核心标准

Common Core MCP

快速接入

详细介绍