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MCP Server · 数据服务

Simple MCP Build

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。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python数据分析API集成

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作者 / 组织
jraa1995
提供方
jraa1995

工具数量

0

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资源数量

0

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提示词数量

0

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1

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1 个

MCP World

选型结论

Simple MCP Build 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

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

pip install -r requirements.txt

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 对应的运行时,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 0 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

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

  • 这 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

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

气候数据分析Python本地部署模块化框架动态查询路由上下文记忆

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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

Simple MCP Build 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Simple MCP Build 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Simple MCP Build 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。

Simple MCP Build 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。

Simple MCP Build 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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