samplemcptoolserver

MCP工具服务器示例

此存储库包含一个简单的基于Flask的服务器，该服务器实现了MCP（模型上下文协议）工具，该工具公开了一个 /run-tool API端点，并为其OpenAPI规范提供服务。此工具可以连接到 打开WebUI 并与本地托管的LLaMA 3模型一起使用。

特性

• 带有单个POST终结点的Flask API： /run-tool
• 服务于OpenAPI规范 /.well-known/openapi.json
• CORS已启用
• 已准备好与Open WebUI集成

______________________________________________________________________

先决条件

• Python 3.8+
• 打开WebUI 已安装并正在运行
• LLaMA 3型号已下载并配置

______________________________________________________________________

安装

1. 克隆此存储库：

   git clone https://github.com/your-username/sampleMCPToolServer.git
   cd sampleMCPToolServer

1. 创建并激活虚拟环境（可选但推荐）：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

1. 安装依赖项：

   pip install flask flask-cors

______________________________________________________________________

文件夹结构

sampleMCPToolServer/
│
├── app.py
└── static/
    └── .well-known/
        └── openapi.json

______________________________________________________________________

运行服务器

python app.py

这将启动服务器 http://localhost:5050.

• OpenAPI规范可在以下网址获得： http://localhost:5050/.well-known/openapi.json
• 工具端点： http://localhost:5050/run-tool

______________________________________________________________________

连接到Open WebUI

在Open WebUI中下载模型

1. 转到 模型 打开WebUI中的选项卡。

1. 通过指定模型名称（例如。， llama3).

1. 一旦模型被下载并加载，就可以使用它来调用该工具。

1. 安装并启动Open WebUI：

请遵循以下说明

1. 将您的工具添加到Open WebUI：

- 导航到打开WebUI - 首选 设置>工具>添加工具 - 输入OpenAPI JSON的URL：

     http://localhost:5050/.well-known/openapi.json

- 保存并验证工具是否已成功添加。

1. 在聊天中使用该工具：

键入引用或触发该工具的消息（例如，“使用名为John的测试工具”）。

______________________________________________________________________

示例请求

端点：

POST /run-tool

请求正文：

{
  "name": "Alice"
}

答复：

{
  "message": "Hello, Alice! The tool was successfully called."
}

______________________________________________________________________

许可证

MIT许可证

______________________________________________________________________

作者

• sujathay.nweh