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MCP Server · AI代理

Vallam MCP Server

Vallam MCP服务器是一个连接ChatGPT(或其他基于LLM的工具)与Vallam Django核心应用的模型上下文协议服务器,用于安全访问学生评估、性能分析和教师仪表板等组织数据。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonFastAPIOAuth认证

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作者 / 组织
pokhiii
提供方
pokhiii
运行时
Python

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资源数量

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提示词数量

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1 个

MCP World

选型结论

Vallam MCP Server 属于AI代理类 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;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 -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 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

Vallam MCP服务器

此存储库包含 模型上下文协议(MCP) 用于连接ChatGPT(或其他基于LLM的工具)和 Vallam Django核心应用.\ 它使人工智能助手能够安全地访问组织数据,如学生评估、绩效分析和教师仪表板。

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🧠 概述

MCP服务器公开标准 MCP工具 (search, fetch)ChatGPT可用于:

  • 识别有困难的学生
  • 检索学生进度报告
  • 从基于Django的核心应用程序查询结构化数据

它由以下部分组成:

  • FastMCP --轻量级MCP服务器框架
  • 快速API -高性能web API
  • 吸烟 --用于本地开发期间的安全HTTPS隧道

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⚙️ 安装说明(适用于新开发人员)

1.克隆存储库

git clone https://github.com//vallam-mcp-server.git
cd vallam-mcp-server

2.创建并激活虚拟环境

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

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🔧 配置

创建一个 .env 项目根目录中的文件(复制 .env.example 如果提供):

CORE_APP_URL=http://127.0.0.1:8000
SERVICE_AUTH_TOKEN=replace_with_your_django_api_token
📝 CORE_APP_URL 指向Django核心应用程序(开发或暂存)。\ SERVICE_AUTH_TOKEN 是Django API的身份验证令牌。

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🚀 运行服务器

在中运行服务器 HTTP传输模式:

python server.py

预期产量:

FastMCP 2.13.x
Server URL: http://0.0.0.0:8010/mcp
Transport: HTTP

验证它是否有效:

curl -X POST http://127.0.0.1:8010/mcp/search   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"query": "find struggling students"}'

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🌐 通过HTTPS公开(适用于ChatGPT)

由于ChatGPT需要 公共HTTPS端点,使用 吸烟:

1.安装并连接ngrok

brew install ngrok  # macOS
ngrok config add-authtoken 

2.暴露MCP服务器

ngrok http 8010

您将看到:

Forwarding  https://abc123.ngrok.io -> http://localhost:8010

在ChatGPT中使用此HTTPS URL:

https://abc123.ngrok.io/mcp

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🤖 在ChatGPT中添加连接器

  1. 打开 ChatGPT→ 设置→ 应用程序和连接器→ 创建
  2. 选择 添加自定义连接器
  3. 填写:

- 姓名: Vallam MCP服务器 - 说明: Vallam基于Django的学生系统的ChatGPT连接器 - MCP服务器URL: https://abc123.ngrok.io/mcp - 身份验证: 无身份验证

  1. ✅ 勾选“我理解并想继续”
  2. 点击 创建

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✅ 健康检查端点

您可以直接验证服务器状态:

curl http://127.0.0.1:8010/health

预期响应:

{"status": "ok", "server": "Vallam MCP", "transport": "http"}

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📁 项目结构

vallam-mcp-server/
│
├── server.py            # Main MCP server (FastMCP)
├── requirements.txt     # Python dependencies
├── .env.example         # Example environment config
├── README.md            # This file
└── venv/                # Local virtual environment (excluded via .gitignore)

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🧪 常见问题

症状可能原因修复
TypeError: 'FastMCP' object is not callable试过了 uvicorn server:app跑步 python server.py 相反
ChatGPT说“不安全的URL”使用免费的ngrok域名使用付费的ngrox子域(yourname.ngrok.io)或部署到Render
/sse 404FastMCP HTTP模式使用 /mcp,不 /sse使用 /mcp 端点
OAuth相关的404默认情况下进行ChatGPT检查可以忽略

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👥 维护者

  • 业主: Vallam人工智能平台团队
  • 联系人: ai@vallam.school

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🪪 许可证

麻省理工学院许可证©2025 Vallam AI

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

AI助手Python本地部署教育数据分析Django集成FastAPIMCP协议

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 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AI代理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。
  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 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

Vallam MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -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。

Vallam MCP Server 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。

Vallam MCP Server 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。

Vallam MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Vallam MCP Server 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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