模型上下文协议（MCP）服务器🚀
概述📚
模型上下文协议（MCP）服务器是一个多功能、模块化的服务器，旨在处理多个专门的上下文感知任务。目前，该实现包括用于研究和网络抓取功能的MCP，使其成为需要自动化研究或实时网络数据提取的项目的理想基础。
目的和动机🎯
在当今世界，实时数据和可靠的研究是明智决策的基础。该项目提供了一个集中的、可扩展的平台，可以轻松集成以下专门功能：
- 自动化研究：快速获得根据最近的发展和历史背景量身定制的研究结果摘要。
- Web剪贴：无缝地抓取和处理网络数据，将其转化为结构化、有意义的信息。
MCP服务器提供了灵活性、清晰度和可扩展性，使开发人员和研究人员能够根据不断变化的项目需求集成和扩展其他MCP模块。
特性和功能⚙️
模块化设计🔗
- 易于集成新的MCP模块。
- 每个MCP模块独立运行，但可以顺利集成到中央服务器中。
专用MCP模块🌐
- MCP研究：提供与用户指定的研究查询相关的实时见解和摘要内容。采用结构化方法来验证和呈现来自可靠来源的调查结果。
- WebscrapingMCP：自动化网络数据收集，从指定网站快速有效地提取结构化内容。
日志记录和调试📋
- 内置全面的日志记录功能，用于跟踪系统事件、有效调试和监控MCP交互。
用户友好的交互🤖
- 终端界面中的交互式提示，用于动态切换MCP模式。
- 对用户请求的清晰、详细的响应，增强了可用性和可读性。
技术栈🛠️
- python：核心执行和逻辑。
- Argparse：简化了命令行参数处理。
- 日志记录：有关详细的日志和调试信息。
- 对象符号：结构化数据处理和通信。
安装和设置⚡️
按照以下简单步骤在本地设置MCP服务器：
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server- 设置一个Python虚拟环境并激活它：
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt- 运行服务器：
python server.py用法🎮
启动后，MCP服务器初始化可用协议。您可以动态选择要使用的MCP：
- 切换到 研究MCP:
RESEARCH- 切换到 网页抓取MCP:
WEBSCRAPING- 要退出：
exit命令
switch：更改为其他MCPexit：退出服务器
命令
switch：更改为其他MCPexit：退出服务器
交互示例
研究MCP
[RESEARCH MCP] Enter your request: I need information about quantum computing
[RESEARCH MCP]: What specific aspects of this topic are you most interested in?
Your answer: I'm interested in quantum algorithms and their applications
[RESEARCH MCP RESPONSE]: Based on your interest in I need information about quantum computing and your clarification that I'm interested in quantum algorithms and their applications, I've analyzed the available information and found that:
1. This topic has several important aspects worth exploring.
2. Recent developments have changed how experts view this field.
Relevant sources include recent publications by leading researchers and established textbooks in the field.网页抓取MCP
[WEBSCRAPING MCP] Enter your request: I want to scrape product data from an e-commerce site
[WEBSCRAPING MCP]: What specific website or URL would you like to scrape data from?
Your answer: https://example.com/products
[WEBSCRAPING MCP RESPONSE]: Based on your request to scrape data from https://example.com/products here's how we can approach this:
1. **Web Scraping Approach**:
- We can use the Requests library with BeautifulSoup for parsing the HTML content.
2. **Data Extraction**:
- We'll extract the main content based on common HTML patterns and selectors.
3. **Output Format**:
- The scraped data will be provided in JSON format, which is easily parseable and can be used in various applications.
项目结构
MCP_Server
│
├── mcp_research.py # Research MCP Implementation
├── mcp_webscraping.py # Webscraping MCP Implementation
├── mcp_server.py # Core MCP Server
├── server.py # Server execution script
├── requirements.txt # Dependencies list
└── README.md # Project documentation未来范围🌟
该项目旨在通过添加额外的专用MCP模块来不断发展，例如：
AI驱动分析 实时数据处理 自然语言生成 情绪与趋势分析 模块化特性鼓励创新和新功能的集成。
贡献🤝
我们热忱欢迎您的贡献、增强或功能请求！请打开问题或拉取请求以开始协作。
许可证📝
此项目在MIT许可证下获得许可——有关详细信息，请参阅许可证文件。