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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Multi Server Demo

MCP Server

一个展示如何使用Model Context Protocol (MCP)与多个独立服务器、自定义客户端和基于LLM的主机交互的演示项目,适用于本地多服务器系统的构建。

工具数

3

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
Jupyter Notebook本地开发模型集成本地部署

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

SeaSparks-GmbH

提供方

SeaSparks-GmbH

最后核验

2026/5/17 20:21

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。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

最小MCP多服务器演示

此存储库演示了如何使用 模型上下文协议(MCP) 具有多个独立的服务器、一个自定义客户端和一个基于LLM的主机,所有这些都不依赖于更高级别的库,如 FastMCP 而是使用MCP Python SDK的低级方法。

它附在Medium文章中:

从稍微不同的角度看MCP——如何在没有FastMCP的情况下构建本地多服务器系统

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设置

  1. 克隆此仓库
  2. (推荐)创建虚拟环境
  3. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt

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启动服务器

使用笔记本中提供的“启动服务器”单元格(host.ipynb)或者在单独的终端中启动每个服务器:

python math_server.py
python weather_server.py

默认情况下:

  • MathServer在端口上运行 58000
  • WeatherServer在端口上运行 58001

要使用不同的端口,请更新 .py 相应的文件。

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使用主机

打开 host.ipynb 在Jupyter中,执行单元格并尝试,例如:

await run_host_query("How many hours are in 5 days?")
await run_host_query("What's the weather like in Berlin?")

LLM将选择正确的工具,主机将使用MCP返回工具调用的结果。

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目录

  • math_server.py:MCP服务器 addmultiply 工具
  • weather_server.py:MCP服务器 get_weather 提供虚假天气信息的工具
  • client.py:连接到多个服务器的客户端
  • host.ipynb:使用OpenAI的交互式主机逻辑
  • requirements.txt:依赖关系

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联系

如有疑问或反馈,请随时联系: 给我们发电子邮件

许可证

本存储库根据知识共享署名-非商业4.0国际(CC BY-NC 4.0)许可协议获得许可。 您可以出于非商业目的自由共享和修改此存储库的内容,前提是给予适当的信用。 有关完整详细信息,请参阅LICENSE文件。

注: 此许可证仅适用于此存储库中包含的原始代码和内容。 它不适用于运行时安装的第三方库或工具, 它们由各自的许可证管理。

目录标签

目录标签

Jupyter Notebook本地开发模型集成本地部署MCP协议多服务器系统LLM集成

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

3

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

stdionone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。

来源信息

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