## AI创客空间：MCP第13场会议代表
该项目是MCP（模型上下文协议）服务器的演示，该服务器利用Tavily API进行网络搜索功能。服务器设计为在标准输入/输出（stdio）传输模式下运行。
项目概述
MCP服务器设置为使用Tavily API处理网络搜索查询。它由以下关键部件组成：
- TavilyClient：用于与Tavily API交互以执行网络搜索的客户端。
先决条件
- Python 3.13或更高版本
- 有效的Tavily API密钥
⚠️WINDOWS注意事项：⚠️
您需要在 *视窗* 操作系统的侧面。
这将需要为Powershell获取两个CLI工具，具体操作如下：
winget install astral-sh.uvwinget install --id Git.Git -e --source winget
拥有这些CLI工具后，请打开Cursor *进入Windows*.
然后，您可以在Cursor终端中使用以下命令克隆存储库：
git clone https://AI-Maker-Space/AIE8-MCP-Session.git之后，您可以从步骤2开始。在......下面
安装
- 克隆存储库:
git clone
cd - 配置环境变量:
复制 .env.sample 到 .env 并添加您的Tavily API密钥：
TAVILY_API_KEY=your_api_key_here- 🏗️ 向MCP服务器添加新工具 🏗️
在中创建新工具 server.py 文件，就是这样！
运行MCP服务器
要启动MCP服务器，您需要在Cursor中的MCP配置文件中添加以下内容：
注意：要访问MCP配置。您可以使用命令托盘（CMD/CTRL+SHIFT+P）并选择“查看：打开MCP设置”，然后用下面的JSON blob替换内容。
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command" : "uv",
"args" : ["--directory", "/PATH/TO/REPOSITORY", "run", "server.py"]
}
}
}服务器将启动并通过标准输入/输出监听命令。
用法
服务器提供 web_search 可用于在网络上搜索给定查询信息的工具。这是通过调用 web_search 使用所需的查询字符串执行函数。
活动：
这项任务有一些活动！
🏗️ 活动#1：✅ 完成
选择您喜欢使用的API，并为其构建MCP服务器！
新增API工具：
- 🌤️ 天气API：使用OpenWeatherMap API获取任何城市的当前天气信息
- 😂 随机笑话：从官方笑话api获取编程笑话和一般幽默
- 📱 二维码生成器：使用QR-server.com API为任何文本生成二维码
- 🐱 猫的事实：从catfact.ninja获取有关猫的有趣事实
- 💭 鼓舞人心的名言：从quotable.io获取励志名言
如何使用新工具：
- 在您的中配置API密钥
.env文件（OPENWEATHER_API_KEY是可选的，但建议使用） - 运行演示：
python demo_mcp_tools.py - 通过Cursor的MCP集成使用工具
🏗️ 活动#2：✅ 完成
构建一个与MCP服务器交互的简单LangGraph应用程序。
LangGraph应用程序功能：
- 意图分析：自动检测用户想要什么（天气、笑话等）
- 工具选择：智能地选择要使用的正确MCP工具
- 工作流管理：使用LangGraph的状态管理进行复杂的交互
- 对话式AI：与OpenAI的GPT模型集成，用于自然反应
创建的文件：
langgraph_app.py：具有完整工作流程的主LangGraph应用程序demo_mcp_tools.py：MCP服务器工具的直接测试
如何运行LangGraph应用程序：
- 设置您的
.env具有所需API密钥的文件：
OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
TAVILY_API_KEY=your_tavily_key_here
OPENWEATHER_API_KEY=your_openweather_key_here # optional- 安装依赖项：
uv sync - 运行应用程序：
python langgraph_app.py
您可以找到有关langchain mcp适配器的详细信息 这里!
🛠️ 测试您的设置
直接测试MCP服务器工具
python demo_mcp_tools.py测试语言图集成
python langgraph_app.py通过光标进行测试
在光标设置中使用MCP配置，并通过AI助手与工具交互。