MCP服务器查找器
一个由人工智能驱动的聊天机器人，帮助用户发现和探索 MCP（模型上下文协议） 服务器和工具通过自然对话。使用FastAPI后端和React前端构建，并由Groq的LLM推理提供支持。
特性
- 人工智能驱动的MCP发现 --使用自然语言搜索和查找公开可用的MCP服务器
- 智能推荐 --根据您的特定用例获取上下文感知建议
- 实时网络搜索 --实时SerpAPI集成，以查找最新的MCP服务器和文档
- 流媒体响应 --带有实时工具状态指示器的服务器发送事件（SSE）
- 对话历史 --存储在MongoDB中的持久聊天会话
- 用户认证 --使用用户名和密码注册/登录（基于JWT）
技术栈
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | React 19、TypeScript、顺风CSS、Radix UI、Shadcn/UI |
| 后端 | FastAPI、Python、Uvicorn |
| 数据库 | MongoDB Atlas（电机异步驱动程序） |
| LLM | 通过LangChain的Groq API（LLaMA 3.3 70B） |
| 搜索 | SerpAPI |
| 认证 | bcrypt+JWT |
| 部署 | DigitalOcean，PM2 |
项目结构
MCPFinderChatbot/
├── MCPFinder/ # Backend
│ ├── server.py # FastAPI app entry point
│ ├── config.py # Environment configuration
│ ├── database.py # MongoDB connection
│ ├── controllers/
│ │ ├── auth_controller.py # Signup/login logic
│ │ ├── chat_controller.py # Chat streaming logic
│ │ └── conversation_controller.py
│ ├── models/
│ │ ├── user.py # User schema
│ │ ├── auth.py # Auth request/response models
│ │ ├── message.py # Message schema
│ │ └── conversation.py # Conversation schema
│ ├── routes/
│ │ ├── auth_routes.py # /api/auth/*
│ │ ├── chat_routes.py # /api/chat
│ │ └── conversation_routes.py # /api/conversations/*
│ ├── services/
│ │ └── llm_service.py # LangChain agent with MCP search tools
│ └── utils/
│ ├── jwt_handler.py # Token creation/verification
│ └── dependencies.py # FastAPI auth dependency
├── MCPFinderFrontend/ # Frontend
│ ├── src/
│ │ ├── App.tsx # Routes and app shell
│ │ ├── pages/
│ │ │ ├── HomePage.tsx # Landing page
│ │ │ ├── LoginPage.tsx # Login form
│ │ │ ├── SignupPage.tsx # Signup form
│ │ │ └── ChatPage.tsx # Main chat interface
│ │ └── components/ui/ # Shadcn/ui components
│ └── package.json
└── ecosystem.config.js # PM2 deployment configAPI终点
| 方法 | 端点 | 描述 | 身份验证 |
|---|---|---|---|
POST | /api/auth/signup | 创建新帐户 | 否 |
POST | /api/auth/login | 使用用户名/密码登录 | 否 |
GET | /api/conversations | 列出用户的对话 | 是 |
POST | /api/conversations | 创建新对话 | 是 |
GET | /api/conversations/:id | 获取对话消息 | 是 |
DELETE | /api/conversations/:id | 删除对话 | 是 |
POST | /api/chat | 发送消息（SSE流媒体） | 是 |
GET | /health | 健康检查 | 否 |
入门指南
先决条件
- Python 3.10+
- Node.js 18+
- MongoDB Atlas帐户
- Groq API密钥
- SerpAPI密钥
后端设置
cd MCPFinder
cp env.example .env
# Fill in your environment variables in .env
pip install -r requirements.txt
uvicorn server:app --reload --port 8000前端设置
cd MCPFinderFrontend
cp .env.example .env
# Set REACT_APP_BACKEND_URL in .env
npm install
npm start环境变量
后端 (MCPFinder/.env):
MONGO_URL=mongodb+srv://...
DB_NAME=mcp_finder
xAI_KEY=your_groq_api_key
SERPAPI_KEY=your_serpapi_key
JWT_SECRET=your_jwt_secret
JWT_ALGORITHM=HS256
JWT_EXPIRATION_HOURS=24
CORS_ORIGINS=http://localhost:3000前端 (MCPFinderFrontend/.env):
REACT_APP_BACKEND_URL=http://localhost:8000运作原理
- 用户使用用户名/密码注册或登录
- 用户用自然语言询问有关MCP服务器的问题
- LangChain代理决定调用哪些工具：
- search_mcp_servers --使用MCP特定过滤器进行多查询SerpAPI搜索 - search_web --针对更广泛背景的一般网络搜索
- 工具状态通过SSE实时流式传输到前端
- 最终的AI响应以打字动画的形式显示
- 对话和消息在MongoDB中持久化
部署
部署在 数字海洋 液滴使用 PM2 作为流程管理者。
pm2 start ecosystem.config.js