VCc02.Using MCP servers in Cursor

MCP Context7 Project - API и Telegram Bot

Этот проект демонстрирует использование MCP (Model Context Protocol) серверов в Cursor для создания API и Telegram бота.

Структура проекта

├── api/                    # Flask API сервер
│   ├── app.py              # Основной код API
│   ├── requirements.txt    # Python зависимости
│   └── Dockerfile         # Docker конфигурация для API
├── bot/                    # Telegram Bot
│   ├── bot.py             # Основной код бота
│   ├── requirements.txt   # Python зависимости
│   └── Dockerfile         # Docker конфигурация для бота
├── docker-compose.yml      # Docker Compose конфигурация
├── env.example            # Пример переменных окружения
├── mcp-config.json        # Конфигурация MCP сервера
└── README.md              # Этот файл

Функциональность

API (Flask)

• GET /ping - возвращает статус API с временной меткой
• GET /flip - возвращает случайный результат подбрасывания монетки (heads/tails)
• POST /echo - принимает JSON и возвращает его обратно
• GET /health - проверка здоровья API

Telegram Bot (aiogram)

• /start - приветствие и список команд
• /help - справка по командам
• /ping - проверка статуса API
• /flip - подбрасывание монетки через API
• /echo - отправка текста в API

Установка и запуск

Локальный запуск

1. Установка зависимостей для API:

   cd api
   pip install -r requirements.txt

1. Запуск API:

   python app.py

API будет доступен по адресу: http://localhost:5000

1. Тестирование API:

   # Проверка статуса
   curl http://localhost:5000/ping
   
   # Подбрасывание монетки
   curl http://localhost:5000/flip
   
   # Echo тест
   curl -X POST http://localhost:5000/echo -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "Hello World"}'

Docker запуск

1. Создание файла .env:

   cp env.example .env
   # Отредактируйте .env и добавьте ваш BOT_TOKEN

1. Запуск через Docker Compose:

   docker-compose up --build

MCP Context7 интеграция

Проект настроен для работы с MCP Context7 сервером для получения актуальной документации библиотек.

Конфигурация MCP

Файл mcp-config.json содержит конфигурацию для подключения Context7 MCP сервера:

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

Использование MCP в Cursor

1. Скопируйте содержимое mcp-config.json в файл .cursor/mcp.json
2. Перезапустите Cursor
3. Проверьте панель MCP - сервер должен быть подключен (зеленая точка)

Тестирование

API тесты

• ✅ GET /ping - возвращает {"ok": true, "ts": timestamp}
• ✅ GET /flip - возвращает {"result": "heads" или "tails"}
• ✅ POST /echo - возвращает отправленный JSON

Bot тесты

Для тестирования бота:

1. Создайте бота через @BotFather в Telegram
2. Получите токен и добавьте в .env файл
3. Запустите бота
4. Отправьте команды в чат с ботом

Технологии

• Backend: Flask (Python)
• Bot: aiogram 3.x (Python)
• Containerization: Docker, Docker Compose
• MCP: Context7 для документации
• API: REST API с CORS поддержкой

Переменные окружения

• BOT_TOKEN - токен Telegram бота (получить у @BotFather)
• API_URL - URL API сервера (по умолчанию: http://api:5000)

Требования

• Python 3.11+
• Docker и Docker Compose
• Telegram Bot Token (для работы бота)

Автор

Проект создан в рамках изучения MCP серверов в Cursor.