MCP（Model Context Protocol）简介 - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

MCP（Model Context Protocol）是一种开源协议，旨在为AI模型提供与外部数据源和工具交互的标准化方式。它通过客户端-服务器架构，让语言模型能够安全、高效地访问实时数据、执行操作并扩展功能。

核心功能

• 天气查询：通过MCP服务器连接外部天气API（如OpenWeatherMap），支持实时获取指定位置的天气预报和警报信息。
• 谷歌自动检索：利用MCP工具，AI可以动态调用谷歌搜索功能，自动检索相关信息并返回结果。
• 拍照实现微表情分析：集成了摄像头操作功能，通过MCP定义的工具，开发者可以控制摄像头执行拍摄、流媒体传输等任务。
• Comfyui生图：集成Comfyui进行生图，开发者可以自由的实现自己想要的图片内容。

适用场景

• 智能助手：结合天气和检索功能，为用户提供实时信息支持。
• 自动化工作流：通过摄像头控制与数据检索，构建监控或内容生成系统。
• 开发测试：开发者可基于此模板快速集成新工具，探索MCP的潜力。

工具列表

• 天气查询工具：连接外部天气API，获取实时天气数据。
• 谷歌检索工具：动态调用谷歌搜索功能，返回检索结果。
• 摄像头控制工具：控制摄像头执行拍摄、流媒体传输等任务。
• Comfyui生图工具：生成自定义图片内容。

常见问题解答

• 依赖工具：本教程假设你已安装uv。如果没有，请先运行以下命令安装：
  bash
pip install uv

使用教程

使用依赖

1. 安装uv工具：
   bash
pip install uv

安装教程

1. 创建项目目录并进入：
   bash
uv init mcp-client
cd MCP-Server-For-Local
2. 创建MCP客户端虚拟环境：
   bash
uv venv
.venv\Scripts\activate
source .venv/bin/activate
3. 安装MCP SDK：
   bash
uv add mcp
uv pip install numpy==1.23.5 tensorflow==2.12.0 keras==2.12.0 deepface==0.0.79
uv pip install dashscope
uv pip install opencv-python
uv pip install selenium
uv pip install gradio

调试方式

1. 运行代码：
   bash
python main.py
2. 检查输出：
   bash
MCP Client initialized!