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MCP Server · 搜索检索

Fused MCP Agents

Fused MCP Agents: Setting up MCP Servers for Data Scientists

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Jupyter NotebookPythonClaude代码执行Claude Desktop

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作者 / 组织
fusedio
提供方
fusedio
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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26

仓库热度

收录来源

4 个

MCP.so

选型结论

Fused MCP Agents 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

仅本地运行

安装与配置

安装命令

uv run main.py -h

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

详细介绍

Fused MCP Agents: Setting up MCP Servers for Data

Documentation 🌪️ Read the announcement 🔥

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MCP服务器 允许像Claude这样的LLM发出HTTP请求,将它们连接到API和可执行代码。我们为自己和任何处理数据的人构建了这个仓库,以便轻松传递 _任何_ 将Python代码直接导入您自己的桌面Claude应用程序。

此存储库提供了一个简单的分步笔记本工作流程来进行设置 MCP服务器 使用Claude的桌面应用程序,所有这些都是在Fused之上构建的Python 用户定义函数 (UDFs)。

需求

如果您使用的是Linux,则桌面应用程序不可用,因此 我们做了一个简单的客户 您也可以使用它在本地运行!

你做 _不_ 需要一个Fused帐户才能执行任何操作!所有这些都将在您的本地计算机上运行。

安装

  • 在任何本地目录中克隆此仓库,并导航到仓库:
  git clone https://github.com/fusedio/fused-mcp.git
  cd fused-mcp/

如果你没有:

macOS/Linux:

  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

窗户:

  powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  • 通过询问客户信息来测试客户:
  uv run main.py -h

存储库结构

此repo基于以下内容构建 MCP服务器 & 融合UDF 它们是可以在任何地方运行的Python函数。

支持与社区

欢迎加入我们的 Discord服务器 如果你需要帮助解除封锁!

以下是调试设置的几个常见步骤:

  • 跑步 uv run main.py -h 应该返回如下内容:
  • 您可能需要将某些函数的全局路径传递给 Claude_Desktop_Config.json例如,默认情况下,我们只传递 uv:
{
    "mcpServers": {
        "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": ["..."]
        }

    }
}

但你可能需要通过完整的路径 uv,您可以直接传递给 common.generate_local_mcp_config 在笔记本中:

# in fused_mcp_agents.ipynb
import shutil 

common.generate_local_mcp_config(
    config_path=PATH_TO_CLAUDE_CONFIG,
    agents_list = ["get_current_time"],
    repo_path= WORKING_DIR,
    uv_path=shutil.which('uv'),
)

这将创建这样的配置:

{
    "mcpServers": {
        "qgis": {
            "command": "/Users//.local/bin/uv",
            "args": ["..."]
        }

    }
}

贡献

欢迎打开PR以添加您自己的UDF udfs/ 这样其他人也可以在当地和他们一起玩!

使用本地Claude客户端(不带Claude Desktop应用程序)

如果您无法安装Claude Desktop应用程序(例如在Linux上),我们提供 一个小示例本地客户端界面,使用配置了MCP服务器的Claude 在这个repo中:

注:您需要在此处为Claude提供API密钥,因为您不会使用桌面应用程序

  • 创建一个 .env:
  touch .env
  • 将您的密钥添加为 ANTHROPIC_API_KEY 里面 .env:
  # .env
  ANTHROPIC_API_KEY = "your-key-here"
  • 启动MCP服务器:
  uv run main.py --agent get_current_time
  • 在另一个终端会话中,启动本地客户端,指向服务器的地址:
  uv run client.py http://localhost:8080/sse

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

research-and-datapythondata-sciencemcpudffusedJupyter Notebook本地部署

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Fused MCP Agents 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run main.py -h,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Fused MCP Agents 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Fused MCP Agents 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Fused MCP Agents 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Fused MCP Agents 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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