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数据服务stdio官方级别未说明来源级核验

Simple MCP Build

MCP Server

一个用于管理和执行气候数据分析的模块化框架,支持动态查询路由和上下文记忆。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
Python数据分析API集成

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

jraa1995

提供方

jraa1995

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

模型上下文协议(MCP)实现

此存储库包括 模型上下文协议(MCP) ClimateGPT团队1正在开发的框架。

📂 项目结构

/mcp框架 ├── 模块/#核心MCP组件 │ ├── context_manager.py#存储执行上下文内存 │ ├── data_loader.py#处理数据集加载 │ ├── query_manager.py#动态路由查询 │ ├── pipeline_manager.py#执行MCP步骤 ├── 模型/#测试EDA/MCP框架检查的初始模型 │ ├── scenario _ project.py#温度趋势分析 │ ├── 温度_趋势.py#气候情景预测 │ ├── 型号3.py#型号3 ├── config/#配置设置 │ ├── config.yaml#定义数据集路径和管道步骤 ├── logs/#执行日志 │ ├── mcp执行日志 ├── 测试/#MCP验证的单元测试 ├── main.py#MCP执行的入口点 ├── requirements.txt#Python依赖项 ├── README.md#项目文档

如何运行MCP框架

  1. 克隆存储库 (如果尚未克隆):
   git clone https://github.com/ newsconsole/GMU_DAEN_2025_01_A.git
  1. 切换到ClimateGPT团队1分支:
   git checkout ClimateGPT_Team1
  1. 确保设置了venv(虚拟环境)
   1. python -m venv venv
   2. venv\Scripts\Activate
  1. 安装依赖项(requirements.txt):
   pip install -r requirements.txt
  1. 运行MCP管道
   python main.py 

配置和执行

  • MCP管道 由以下因素动态控制 config/config.yaml 它定义了数据集和流水线步骤
  • 日志存储在 logs/mcp_execution.log 用于调试和跟踪执行结果

最近的更新

  • 采用模块化设计实现了初始MCP框架
  • 添加了动态查询路由和上下文内存

目录标签

目录标签

Python数据分析API集成气候数据分析本地部署模块化框架动态查询路由上下文记忆

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

来源信息

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