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MCP Server · AI代理

nl MCP workshop

一个基于FastMCP和星球大战API(SWAPI)构建的MCP服务器,提供星球大战数据访问、收藏夹管理和数据探索功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
API集成开发工具PythonClaude数据管理Claude Desktop

快速开始

作者 / 组织
lurelars
提供方
lurelars
运行时
Python

工具数量

5

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

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

nl MCP workshop 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 5 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

AI代理

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

python3 -m venv mcp_workshop

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 5 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

星球大战API MCP研讨会

一个实践研讨会项目,演示如何使用FastMCP和星球大战API(SWAPI)构建模型上下文协议(MCP)服务器。

概述

此MCP服务器提供:

  • 资源:访问《星球大战》API数据(人、行星、星舰、电影)
  • 工具:用于存储和管理喜爱的《星球大战》物品的数据库操作
  • 提示词:用于探索和比较《星球大战》数据的助手工作流程

项目结构

nl_mcp_workshop/
├── src/
│   ├── mcp_server.py       # Main MCP server implementation
│   ├── swapi_client.py     # Star Wars API client
│   └── database.py         # Local database operations
├── data/
│   └── local_db.json       # JSON database for favorites
├── config/
│   └── mcp_config.json     # MCP server configuration
├── tests/
│   ├── conftest.py         # Pytest fixtures
│   ├── test_database.py    # Database unit tests
│   ├── test_swapi_client.py # SWAPI client unit tests
│   └── test_integration.py # Integration tests
├── requirements.txt        # Python dependencies
├── environment.yml         # Conda environment file
└── setup.py               # Package setup

安装说明

先决条件

  • Python 3.12或更高版本
  • pip或conda包管理器

选项1:使用虚拟环境(venv)

  1. 创建并激活虚拟环境:
   python3 -m venv mcp_workshop
   source mcp_workshop/bin/activate  # On Windows: mcp_workshop\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 在开发模式下安装软件包:
   pip install -e .

选项2:使用Conda/Miniconda

  1. 从文件创建环境:
   conda env create -f environment.yml
  1. 激活环境:
   conda activate mcp_workshop
  1. 在开发模式下安装软件包:
   pip install -e .

运行MCP服务器

方法1:直接执行

cd src
python mcp_server.py

方法2:从任何地方(之后 pip install -e .)

python src/mcp_server.py

使用Claude Desktop进行配置

要将此MCP服务器与Claude Desktop一起使用,请将以下内容添加到您的Claude Desktop配置文件中:

macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 窗户: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "starwars-workshop": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/absolute/path/to/nl_mcp_workshop/src/mcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/nl_mcp_workshop"
      }
    }
  }
}

注: 替换 /absolute/path/to/nl_mcp_workshop 带有项目目录的实际路径。

特性

资源(只读API访问)

使用URI模式访问《星球大战》数据:

  • swapi://people/{person_id} -获取角色信息(ID1-83)
  • swapi://planets/{planet_id} -获取行星信息(ID 1-60)
  • swapi://starships/{starship_id} -获取星舰信息
  • swapi://films/{film_id} -获取电影信息(ID 1-6)

工具(数据库操作)

管理您最喜欢的《星球大战》物品:

  • add_favorite(项目类型、项目id、备注) -将项目保存到收藏夹
  • list_favorites(项目类型) -列出所有收藏夹(可选筛选器)
  • remove_favorite(项目类型,项目id) -从收藏夹中删除
  • update_favorite_notes(item_type、item_id、notes) -更新笔记
  • 搜索偏好(查询) -按关键字搜索收藏夹

提示(助手工作流)

常见任务的预配置工作流:

  • explore_character(字符名) -全面的性格探索
  • compareitems(item_type、id1、id2) -并排比较

运行测试

运行所有测试:

pytest -v

运行特定的测试文件:

pytest tests/test_database.py -v
pytest tests/test_swapi_client.py -v
pytest tests/test_integration.py -v

跑步覆盖:

pytest --cov=src --cov-report=html

通过打开查看覆盖率报告 htmlcov/index.html 在您的浏览器中。

示例用法

连接到Claude后,您可以:

  1. 探索一个角色:
   Tell me about Luke Skywalker using the Star Wars API
  1. 保存收藏夹:
   Add Luke Skywalker (person ID 1) to my favorites with a note about him being the main hero
  1. 列出收藏夹:
   Show me all my favorite Star Wars characters
  1. 搜索您的笔记:
   Search my favorites for entries about Jedi
  1. 比较项目:
   Compare planets Tatooine (ID 1) and Alderaan (ID 2)

工作坊学习目标

该项目展示了:

  • 使用FastMCP构建MCP服务器
  • 实现用于外部API访问的资源
  • 为有状态操作创建工具
  • 定义复杂工作流的提示
  • API错误处理和数据验证
  • JSON本地数据持久化
  • 综合测试策略(单元+集成)

API 参考

星球大战API(SWAPI)

  • 基本URL:https://swapi.dev/api/
  • 文档:https://swapi.dev/documentation
  • 无需认证
  • 价格限制:请尊重

故障排除

导入错误

如果你遇到 ModuleNotFoundError:

# Make sure you're in the project root
pip install -e .

数据库问题

如果数据库损坏:

# Reset the database
echo '{"favorites": []}' > data/local_db.json

API超时

如果SWAPI速度慢或不可用:

  • 检查您的互联网连接
  • API可能正在经历高负载
  • 请稍等片刻,然后重试

贡献

这是一个工作坊项目!请随意:

  • 添加新的端点(车辆、物种)
  • 用更多功能增强数据库
  • 为复杂的工作流创建其他提示
  • 改进错误处理和日志记录

许可证

该项目作为MCP研讨会的一部分,用于教育目的。

资源

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

API集成Python本地部署数据管理星球大战MCP协议开发工具

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 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AI代理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

nl MCP workshop 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv mcp_workshop,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。

nl MCP workshop 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。

nl MCP workshop 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。

nl MCP workshop 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。

nl MCP workshop 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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