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MCP Server · 数据服务

mcpsamplereader

一个基于FastMCP框架的用户数据查询与分析服务,提供检索、搜索、过滤和统计功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
数据分析PythonAPI集成

快速开始

作者 / 组织
shoebsd31
提供方
shoebsd31

工具数量

6

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

mcpsamplereader 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install fastmcp python-dotenv

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 对应的运行时,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 6 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

用户数据服务MCP

一种模型上下文协议(MCP)服务器,提供从JSON数据库查询和分析用户数据的工具。

概述

此MCP服务器公开了一组工具,用于与存储在中的用户数据进行交互 sample.json它通过FastMCP框架提供检索、搜索、过滤和分析用户记录的功能。

特性

  • 用户检索:获取所有支持分页的用户
  • 用户查找:按ID或索引查找用户
  • 搜索:按姓名、电子邮件、公司或地址搜索用户
  • 过滤:按活动状态、性别、年龄、眼睛颜色、最喜欢的水果或标签筛选用户
  • 统计:获取用户数据库的全面统计数据

先决条件

  • Python 3.7+
  • pip(Python包管理器)

安装

  1. 克隆或下载此存储库
  1. 安装所需的依赖项:
pip install fastmcp python-dotenv
  1. 确保你有一个 sample.json 与用户数据位于同一目录中的文件

配置

创建一个 .env 如果需要配置环境变量(可选),请将文件放在项目根目录中。

用法

启动服务器

使用以下命令运行服务器:

python server.py

服务器将启动并将输出记录到控制台和 mcp_server.log.

可用工具

1.获取所有用户

使用可选分页从数据库中获取所有用户。

参数:

  • limit (可选):返回的最大用户数
  • offset (默认值:0):要跳过的用户数

退货: 用户记录列表

2.用户id

通过用户的唯一ID获取特定用户。

参数:

  • user_id:要检索的用户的_id

退货: 用户记录(如果找到),否则无

3.get_user_by_index

通过索引获取特定用户。

参数:

  • index:要检索的用户的索引

退货: 用户记录(如果找到),否则无

4.搜索用户

使用不区分大小写的部分匹配搜索用户。

参数:

  • name (可选):按名称搜索
  • email (可选):通过电子邮件搜索
  • company (可选):按公司搜索
  • address (可选):按地址搜索

退货: 匹配的用户记录列表

5.过滤器用户

按各种条件筛选用户。

参数:

  • is_active (可选):按活动状态筛选(真/假)
  • gender (可选):按性别筛选(男/女)
  • min_age (可选):最低年龄
  • max_age (可选):最大年龄
  • eye_color (可选):按眼睛颜色过滤
  • favorite_fruit (可选):按喜爱的水果筛选
  • has_tag (可选):筛选具有特定标签的用户

退货: 匹配的用户记录列表

6.用户设置

获取用户数据库的全面统计数据。

参数: 无

退货: 词典包含:

  • 用户总数
  • 活跃/非活跃用户数
  • 性别分布
  • 眼睛颜色分布
  • 最喜欢的水果分布
  • 年龄统计(最小、最大、平均)

数据格式

服务器期望 sample.json 包含具有以下结构的用户对象数组:

[
  {
    "_id": "unique-id",
    "index": 0,
    "name": "User Name",
    "email": "user@example.com",
    "company": "Company Name",
    "address": "User Address",
    "isActive": true,
    "gender": "male",
    "age": 30,
    "eyeColor": "brown",
    "favoriteFruit": "apple",
    "tags": ["tag1", "tag2"]
  }
]

日志记录

服务器将所有操作记录到:

  • 控制台输出
  • mcp_server.log 文件

日志条目包括时间戳、日志级别和有关服务器操作的详细消息。

错误处理

服务器包括以下错误处理:

  • 缺少数据文件
  • 无效的JSON格式
  • 超出范围查询

错误会记录在相应的错误消息中。

许可证

本项目按原样提供,用于演示目的。

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据查询Python本地部署JSON数据库用户分析数据过滤统计功能

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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

mcpsamplereader 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install fastmcp python-dotenv,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

mcpsamplereader 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

mcpsamplereader 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。

mcpsamplereader 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。

mcpsamplereader 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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