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AI代理未说明官方级别未说明来源级核验

Eco MCP (Npthinks)

MCP Server

EcoMCP是一款生态智能模型上下文协议代理,旨在为印度食品提供碳足迹洞察,结合FastAPI后端和MCP集成,高效查询碳足迹数据。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
FastAPICursorAI代理Cursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

npthinks

提供方

npthinks

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

EcoMCP(生态多协议转换器/系统/平台,具体含义根据上下文确定)

EcoMCP(可译为“生态多层复合材料”或根据具体上下文可能有更具体的翻译,但“生态多层复合材料”是一个较为通用的译法) 是一种生态智能的MCP(模型上下文协议)代理,旨在提供 印度食品的碳足迹洞察它结合了FastAPI后端与MCP(可能是指某种碳管理或相关平台的集成)的整合,使得AI系统或其他客户端能够高效地查询碳足迹数据。

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🚀 功能

  • 查询碳足迹数据,按(以下条件/方式) 食物名称地区,或者 食品标识/食品ID
  • 支持 部分匹配 用于食物名称。
  • 手柄 单个区域及区域组合
  • 使用MCP进行集成 FastMCP 并且 stdio 传输
  • API使用本地托管 FastAPI

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🧩 架构概述

  • 交通: stdio
  • API 主机: 本地主机(http://127.0.0.1:8000)
  • MCP 主机: 困惑度(或复杂性、模糊性,具体根据上下文确定)
  • MCP 客户端: FastMCP(处理请求并与FastAPI进行通信)
  • MCP 服务器: 基于FastAPI的后端,提供碳足迹数据

流量:

User Query → MCP Host → MCP Client → FastAPI Server → JSON Dataset → Client → Host → Response

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🗂️ 数据集

该项目使用了一个经过整理的印度食品碳足迹数据集,该数据集最初来源于Kaggle。它包含了各种印度食品的碳足迹信息及其原产地。

数据集预处理

  • 区域标准化:为单个食品项目列出的多个区域被统一整理为一致的格式,按字母顺序排列,并以逗号分隔。
  • 唯一标识符分配:根据每种食品在所属组内的区域组合和顺序,为其分配一个唯一的标识符。
  • 格式:数据集以JSON格式存储。

关键列

  • ID → 食品项目的唯一标识符
  • 食物 → 食物的名称
  • 区域 → 单个区域或多个区域的组合(例如,“北,西”)
  • 类别 → 食物类型(例如,素食,非素食)
  • 服务 → 标准份量
  • 碳足迹(千克二氧化碳当量)→ 每千克食品产生的二氧化碳排放量(千克)

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🛠️ 技术栈

  • Python 3.11
  • FastAPI (后端API)
  • FastMCP (MCP客户端集成)
  • 交通: stdio(在中文中通常不直接翻译,但可解释为)标准输入输出库
  • Cursor 集成开发环境(IDE) 用于发展

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⚙️ 安装

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/npthinks/EcoMCP.git
cd EcoMCP
  1. 使用(某个工具或方法)创建一个虚拟环境 uv
# Using uv
uv venv create .venv
uv venv activate

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🏗️ 使用方法

运行FastAPI服务器

uvicorn main:app --reload
  • 服务器将在 http://127.0.0.1:8000/

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目录标签

目录标签

FastAPICursorAI代理碳足迹分析Python本地部署食品数据环境智能MCP集成

支持客户端

Cursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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