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MCP Server · 文档知识

Tri Tender Core MCP

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。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
Python文档处理知识管理

快速开始

作者 / 组织
sendsta
提供方
sendsta
运行时
Python

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Tri Tender Core MCP 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 5 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

文档知识

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

python -m venv .venv

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 Python,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 5 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

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_asset 或 unknown.

  • 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。

______________________________________________________________________

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。

______________________________________________________________________

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"

______________________________________________________________________

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

______________________________________________________________________

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。

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

招标处理Python本地部署文档分类元数据提取定价计算品牌识别

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

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 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

  • 需要在文档知识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

Tri Tender Core MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Tri Tender Core MCP 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Tri Tender Core MCP 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。

Tri Tender Core MCP 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。

Tri Tender Core MCP 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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