MCP Fast API

使用FastAPI的MCP演示

这是一个玩具项目，演示如何 模型上下文协议（MCP） 可以在以下两者之间工作：

1. A. 客户端服务器 （模拟LLM/聊天机器人）。
2. A. MCP操作服务器 （定义“安排会议”等操作）。

目标是模拟LLM如何解析用户意图并调用MCP服务器执行特定操作。

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🛠️ 需求

• Python 3.9+
• 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

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🚀 运行服务器

1.启动MCP操作服务器

该服务器公开动作（例如。， setup_meeting).

 python3 mcp_server/main.py

2.启动客户端服务器

这模拟了一个聊天机器人，它会监听提示并调用MCP服务器。

cd inference

python3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

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💬 示例用法

1. 向客户端服务器发送提示：

curl -X POST "http://localhost:8000/prompt" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"prompt": "Please setup a meeting at 12PM"}'

1. 客户端服务器将：

- 解析文本。 - 检测意图（“设置会议”）。 - 将请求转发到MCP操作服务器。 - 返回MCP服务器的响应。

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📂 项目结构

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├── mcp_server/main.py   # MCP Action Server (provides supported actions)
├── inference/main.py   # Client Server (simulates LLM / chatbot)
├── requirements.txt   # Dependencies

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⚡ 备注

• 这是一个 玩具演示 --没有使用真正的LLM。
• 它使用的不是自然语言理解，而是 关键字匹配 以检测动作。
• 您可以扩展 action_server.py 以支持更多动作（例如。， do_xyz, send_sms).