MCPTest

MCPTest

https://github.com/fanqingsong/MCPTest

 

MCP功能测试,编写LLM(支持OpenAI接口风格的大模型)应用程序调用MCP。MCP(模型上下文协议)是Claude开源的一种开放协议，可实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。

本期系列相关视频如下，按照发布的先后顺序:
(第一期)[2024.12.10]Claude重大突破！发布MCP(模型上下文协议)，带你在LLM应用程序脚本中感受它，无需使用Claude Desktop桌面软件，支持类OpenAI风格大模型
主要内容:MCP介绍、MCP功能测试,LLM(支持OpenAI接口风格的大模型)应用程序调用MCP
https://www.bilibili.com/video/BV1HBquYbE7t/
https://youtu.be/Jmo7rgb_OXQ

 

 

https://mcp.so/server/filesystem

https://www.bilibili.com/video/BV1HBquYbE7t/?vd_source=57e261300f39bf692de396b55bf8c41b

 

https://github.com/fanqingsong/MCPTest/blob/main/nangeAGICode/filesystem_basic/client.py

# Node.js 服务器为文件系统操作实现模型上下文协议 (MCP)

# ClientSession 表示客户端会话，用于与服务器交互
# StdioServerParameters 定义与服务器的 stdio 连接参数
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
# 提供与服务器的 stdio 连接上下文管理器
from mcp.client.stdio import stdio_client
import asyncio

# 定义与 mcp 协议相关的类型
import mcp.types as types




# 为 stdio 连接创建服务器参数
server_params = StdioServerParameters(
    # 服务器执行的命令，这里是 python
    command="npx",
    # 启动命令的附加参数，这里是运行 example_server.py
    args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/song/workspace/me/MCPTest/nangeAGICode/filesystem_basic"],
    # 环境变量，默认为 None，表示使用当前环境变量
    env=None
)


async def run():
    # 创建与服务器的标准输入/输出连接，并返回 read 和 write 流
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        # 创建一个客户端会话对象，通过 read 和 write 流与服务器交互
        async with ClientSession(read, write) as session:
            # 向服务器发送初始化请求，确保连接准备就绪
            # 建立初始状态，并让服务器返回其功能和版本信息
            capabilities = await session.initialize()
            # print("capabilities:", capabilities)
            # print("Supported capabilities:", capabilities.capabilities)

            # 请求服务器列出所有支持的 tools
            tools = await session.list_tools()
            print("tools:",tools)

            # 文件相关功能测试
            result = await session.call_tool("list_allowed_directories")
            result = await session.call_tool("create_directory", arguments={"path": "test"})
            # result = await session.call_tool("write_file", arguments={"path": "test/test1.txt","content": "这里是南哥AGI研习社。测试1。" })
            # result = await session.call_tool("write_file", arguments={"path": "test/test1.txt","content": "这里是南哥AGI研习社。测试1plus。" })
            # result = await session.call_tool("write_file", arguments={"path": "test/test2.txt","content": "这里是南哥AGI研习社。测试2。" })
            # result = await session.call_tool("list_directory", arguments={"path": "test"})
            # result = await session.call_tool("read_file", arguments={"path": "test/test1.txt"})
            # result = await session.call_tool("read_multiple_files", arguments={"paths": ["test/test1.txt","test/test2.txt"]})
            # result = await session.call_tool("search_files", arguments={"path": "test","pattern": "test1" })
            # result = await session.call_tool("get_file_info", arguments={"path": "test/test1.txt"})
            print("result:",result)


if __name__ == "__main__":
    # 使用 asyncio 启动异步的 run() 函数
    asyncio.run(run())

 

 

探索大世界

https://github.com/modelcontextprotocol/servers

https://www.mcphub.ai/servers