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Tri Tender Core MCP

MCP Server

Tri-Tender Core MCP是一个核心FastMCP服务器,用于处理招标相关文档,包括文档分类、元数据提取、定价计算和品牌识别,适用于招标响应自动化场景。

工具数

5

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
Python文档处理知识管理

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

sendsta

提供方

sendsta

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Python

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

python -m venv .venv

详细介绍

三核MCP(兼容FastMCP云)

这是 核心FastMCP服务器 对于Tri-Tender生态系统,已更新 与Python 3.9+兼容(否 dict | None 语法,仅 Optional[...]).

它公开了一套小型的、可用于生产的工具,您的LLM (ChatGPT/Dyad/自定义代理)可以在用户上传时调用 招标相关文件。

暴露的工具

  • detect_document(file)\

轻量级分类器,返回标签,如 tender, pricing_schedule, scope_of_work, terms_and_conditions, evaluation_criteria, compliance_document, brand_assetunknown.

  • extract_tender_metadata(file)\

提取高级招标元数据(标题、参考号、, 买方、截止日期、摘要、检测到的部分)。

  • pricing_engine(file, user_inputs)\

读取XLS/XLSX/CSV定价表并返回结构化 包含列名、行和计算总数的JSON有效负载 (带有可选标记)。

  • detect_brand(file)\

从上传的徽标图像推断出一个非常简单的品牌调色板 (PNG/JPG)或退回到基于文件名的启发式方法。

  • compile_output(documents, brand, pricing)\

将最终投标回复汇编成 单一HTML 文档 可以转换为PDF。它使用品牌颜色并嵌入 提供解析后的定价表。

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地方发展

git clone 
cd tri_tender_core_mcp

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

然后在本地运行MCP服务器:

python server.py

根据您的FastMCP工具,您现在可以指向MCP主机 在该服务器上(通常 http://localhost:8000 或类似,取决于 关于如何启动它)。有关确切说明,请参阅FastMCP文档。

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FastMCP云部署

  1. 压缩此文件夹(以便 server.py 位于ZIP的根)。
  2. 去你的 FastMCP云 仪表板。
  3. 创建新 Python MCP服务器.
  4. 上传ZIP并部署。
  5. 部署后,FastMCP Cloud将为您提供:

- MCP端点URL - API密钥 - 运行工具的测试控制台

在Tri-Tender/Dyad中使用这些值,例如:

mcpServers:
  tri_tender_core_mcp:
    url: "https://api.fastmcp.com/your-server-id"
    apiKey: "YOUR-KEY"

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GitHub使用情况

此文件夹已被构造为干净的存储库:

cd tri_tender_core_mcp
git init
git add .
git commit -m "Initial Tri-Tender core MCP (FastMCP Cloud compatible)"
git branch -M main
git remote add origin git@github.com:/tri_tender_core_mcp.git
git push -u origin main

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备注

  • 所有类型提示都与Python 3.9兼容。
  • 服务器暴露 mcp = FastMCP(...) 在模块级别,即

FastMCP Cloud在加载服务器时所期望的。

  • 您可以安全地扩展工具,而无需担心更新

云运行时可能不支持的语法。

目录标签

目录标签

Python文档处理知识管理招标处理本地部署文档分类元数据提取定价计算品牌识别

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

5

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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