ChatData MCP 服务器

ChatData MCP 服务器是一个基于 Model Control Protocol (MCP) 的服务应用程序，提供了丰富的工具集和提示系统，用于增强大型语言模型的能力。

项目简介

该项目提供了一个灵活的服务器框架，允许通过MCP协议与大型语言模型进行交互。该服务器可以：

- 执行各种工具函数，扩展模型的能力
- 提供预设的提示模板，简化常见任务
- 提供可直接访问的资源数据，包括文本、二进制和动态生成的内容
- 支持通过标准输入/输出或SSE方式进行通信
- 自动发现和注册新添加的工具、提示和资源

核心组件

工具系统 (tools/)

工具模块提供了各种功能扩展，使语言模型能够执行具体任务：

- 网络工具：
- web_scraper.py - 网页内容抓取工具
- ip_info.py - IP地址信息查询工具
- http_client.py - HTTP请求客户端
- fetch.py - 简单网页获取工具
- browser_use.py - 基于browser_use获取网络信息

- 数据处理工具：
- data_converter.py - 数据格式转换工具(JSON/YAML/XML)
- text_summary.py - 文本摘要生成工具
- calculator.py - 高级数学计算工具

- 开发辅助工具：
- code_formatter.py - 代码格式化工具
- postgres.py - PostgreSQL数据库查询工具

- 多媒体工具：
- image_gen.py - 图像生成工具

- 其他实用工具：
- translator.py - 文本翻译工具
- weather.py - 天气查询工具
- echo.py - 简单的回显工具

提示系统 (prompts/)

提示模块提供了各种预设的提示模板，用于快速生成高质量的回复：

- simple.py - 基本提示模板
- content_generator.py - 内容生成提示
- code_review.py - 代码审查提示
- utils.py - 提示工具函数

资源系统 (resources/)

资源模块提供了可直接通过MCP协议访问的数据对象：

- 文本资源：
- text_resources.py - 提供常见的文本资源（问候语、帮助信息等）

- 二进制资源：
- binary_resources.py - 提供二进制数据资源（图像、JSON数据等）

- 动态资源：
- dynamic_resources.py - 提供动态生成的资源（系统信息、当前时间、内存使用情况等）

服务器组件 (server/)

服务器模块处理客户端请求和响应，支持多种通信方式：

- 标准输入/输出 (stdio) 模式
- 服务器发送事件 (SSE) 模式

安装与使用

uv venv --python 3.12

安装依赖

pip install -e .

或使用 uv：

uv pip install -e .

安装playwright

playwright install

启动服务器

stdio 模式（默认）

server

SSE 模式

server --transport sse --port 8000

开发指南

添加新工具

1. 在 tools/ 目录中创建新的 Python 文件
2. 实现一个主函数和一个工具调用函数
3. 提供 get_tools() 函数返回工具定义

示例：

import mcp.types as types
async def my_function(param1, param2):

    # 实现功能

    return [types.TextContent(type="text", text="结果")]
async def my_tool(name: str, arguments: dict):

    if name != "my_tool":

        raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")

    

    # 提取参数

    param1 = arguments.get("param1")

    param2 = arguments.get("param2")

    

    return await my_function(param1, param2)
def get_tools():

    return [

        types.Tool(

            name="my_tool",

            description="工具描述",

            inputSchema={

                "type": "object",

                "required": ["param1"],

                "properties": {

                    "param1": {

                        "type": "string",

                        "description": "参数1描述",

                    },

                    "param2": {

                        "type": "string",

                        "description": "参数2描述",

                    }

                },

            },

        )

    ]

添加新提示

1. 在 prompts/ 目录中创建新的 Python 文件
2. 实现提示生成函数
3. 提供 get_prompts() 函数返回提示定义

示例：

import mcp.types as types
from .utils import create_messages
def my_prompt(context=None, topic=None):

    messages = create_messages(context, topic)

    

    return types.GetPromptResult(

        messages=messages,

        description="提示描述"

    )
def get_prompts():

    return [

        types.Prompt(

            name="my_prompt",

            description="提示描述",

            func=my_prompt,

            args={

                "context": {

                    "type": "string",

                    "description": "上下文信息"

                },

                "topic": {

                    "type": "string",

                    "description": "主题"

                }

            }

        )

    ]

添加新资源

1. 在 resources/ 目录中创建新的 Python 文件
2. 实现资源获取函数和资源内容读取函数
3. 提供 get_resources() 和 read_resource() 函数

示例：

```python
import mcp.types as types
from pydantic import FileUrl