Expert Search MCP Server
这是一个用于智能商品搜索和推荐的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。
前置要求
- Python 3.13+
- uv (包管理器)
安装
- 克隆代码仓库 (如果尚未完成)。
- 使用
uv安装依赖：
uv sync配置
- 环境变量：
将 .env.example 复制为 .env：
cp .env.example .env- 编辑
.env：
填写必要的配置值。最关键的配置项包括：
* GEMINI_API_KEY: Google Gemini API Key。 * PRODUCT_API_BASE_URL: 您的商品 API 地址。 * REDIS_HOST & REDIS_PORT: Redis 连接信息。
*(完整配置项列表请参考 .env.example)*
运行服务器
使用 uv run 启动服务器：
uv run mcp_server.py默认情况下，服务器运行在 8000 端口。
自定义端口
您可以通过 PORT 环境变量修改端口：
PORT=8080 uv run mcp_server.py开发指南
- 添加依赖: `uv add
`
- 运行命令:
uv run
常见问题排查
- 认证错误: 请确保
.env中的GEMINI_API_KEY设置正确。如果使用 Google Cloud ADC，请确保证书文件已正确配置。 - 端口被占用: 如果 8000 端口被占用，请使用
PORT环境变量更改端口，或终止占用该端口的进程。