2025.8.5学习日记
1.xiaozhi-server
1.1 xiaozhi-MCP
小智的MCP服务主要参考以下文档MCP接入点部署指南，MCP接入点使用指南,MCP终端服务器。
【MCP接入点部署指南】：
第一步：下载MCP接入点项目源码
根据本项目地址MCP终端服务器，下载ZIP至本地重命名为endpoint-server
第二步：启动程序
这里其实分为了docker启动和源码启动，为了学习方便，参照源码启动MCP服务教程，下载完毕后，安装依赖，启动MCP服务器即可。建议直接在Anaconda Poweshell Prompt中使用python main.py启动即可(记得先进入相关文件夹中)
【注】：禁用PyCharm自动更新
第三步: 回到xiaozhi-server,配置MCP接入点
这里分为了单模块部署和全模块部署的区别,单模块部署请在data/.config.yaml文件下的mcp_endpoint中添加上一步骤中的token,如果是全模块部署请在智控台部分添加key,最后回到xiaozhi-server使用python app.py启动xiaozhi服务端即可,出现mcp接入点是ws://192.168.1.25:8004/mcp_endpoint/mcp/?token=abc则配置成功
【MCP接入点使用指南】：
第一步：搭建具有MCP工具的服务器
这一步以计算器功能为例,下载这个项目，通过如下方法安装
# 进入项目目录
cd mcp-calculator
conda remove -n mcp-calculator --all -y
conda create -n mcp-calculator python=3.10 -y
conda activate mcp-calculator
pip install -r requirements.txt
第二步：启动MCP工具端服务器
首先拿到上述的MCP接入点地址，而后设置环境变量MCP_ENDPOINT，最后通过python mcp_pipe.py calculator.py启动工具端服务器
【注】由于WINDOWS无法直接使用export MCP_ENDPOINT = ...,所以通过进入到mcp_pipe.py源代码中，修改endpoint_url变量为你上述拿到的MCP接入地址
第三步：查看结果
将mcp-endpoint-server,mcp-calculator,xiaozhi-server按顺序启动，而后使用../xiaozhi-server/test文件夹下的网页测试工具，之后会跳出以下消息，此时你的计算器calculator就可以正常使用了
【注】：如果在过程中出现了json文件缺失，可以按照命令行中的提示，将mcp_server_settings.json复制一份到./data目录下,并删除json文件中mcpServer键对应的所有值
1.2 自定义MCP工具
目前本地部署的mcp服务主要通过websocket接口，使用stdio传输方式;而使用远程部署的mcp服务需要修改provider这边的内容
这里需要补充如下的前置概念
- Host:
Host为xiaozhi-server - Server:
Server为xiaozhi-esp32程序，其运行在ESP32硬件上，该程序源码中包含了一个用C++编写的MCPServer类，除了设备以外，在其他主机上编写MCPServer - Client：
Client在xiaozhi-server上搭建，在xiaozhi-server的源码中编写了device_mcp与server_mcp,用于创建Host上的MCPClient
- 初始化阶段
- 信息交互阶段
2.Model Scope上的MCP
魔搭社区上的MCP组件包括了创空间,MCP-Inspector
3.版本控制系统
3.1 简介
版本控制系统全程为Version Control System，简称VCS，常见的版本控制系统工具有集中式版本控制工具(SVN)与分布式版本控制工具(Git)。Pycharm支持的版本控制系统工具就有上述两种
3.2 仓库的使用
4. 异步IO
asyncio 协程运行在同一个线程中，需要协程主动通过 await 释放控制权给事件循环，由事件循环来决定下一个运行哪个协程(一般让await关键字后的协程执行)。这两种模型各有优劣，在嵌入式和服务器端有不同的适用场景。
4.1 介绍
- 核心概念：
核心概念包括协程（Coroutine），事件循环（Event Loop），任务（Task），Future - 基本用法：
1.要运行一个协程，可以使用asyncio.run()函数。它会创建一个事件循环，并运行指定的协程。
2.可以使用asyncio.gather()函数并发执行多个协程，并等待它们全部完成。
3.可以使用asyncio.wait_for()函数为协程设置超时时间。如果协程在指定时间内未完成，将引发asyncio.TimeoutError异常。 - 应用场景
1.网络请求：如 HTTP 请求、WebSocket 通信等。
2.文件 I/O：如异步读写文件。
3.数据库操作：如异步访问数据库。
4.实时数据处理：如实时消息队列处理。
4.2 常用类，方法，函数
- 核心函数
核心函数包括run，create_task,gather,sleep,wait。这里较为重要的有run运行异步主函数，create_task,创建任务并加入事件循环(Loop),gather并发运行多个协程 - 协程与任务
async def定义协程，cancel()取消任务，done()检查任务是否完成，result获取任务结果 - 同步原语
Lock()异步互斥锁,Event()事件通知,Queue()异步队列,Semaphore()信号量 - 网络与子进程
open_connection()建立TCP连接,start_server()创建TCP服务器,create_subprocess_exec()创建子进程
【注】：
- Python版本：部分功能需Python 3.7+（如asyncio.run()）。
- 阻塞操作：避免在协程中使用同步阻塞代码（如time.sleep()）。
- 调试：设置PYTHONASYNCIODEBUG=1环境变量可启用调试模式。
- 取消任务：被取消的任务会引发CancelledError，需妥善处理。
4.3 重要的概念
事件循环,asyncio.run(main())会隐式创建一个Event Loop,并选择main()中创建的协程Coroutine或者Task运行
5. RAG
原生RAG(纯代码实现)，无参构造函数，创建默认的对象，指定5个构造参数，创建对象
浙公网安备 33010602011771号