llm-mcp-server-template
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llm-mcp-server-template is a template project for developing LLM-MCP (Model Context Protocol) servers. It demonstrates a simple number comparison server and provides example clients that illustrate how various models and invocation methods can interact with MCP servers. It is…
Details
- Author
- coderzzy
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- 1
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- 186
- Categories
- AI
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- Implements a number‑comparison MCP server (stdin/stdout transport)
- Includes a working OpenAI client that calls the MCP tool
- Supports inspection with the official mcp-server-inspector
- Provides a clear template for local development and debugging
- Demonstrates the two‑round MCP workflow (tool call + final response)
- Easily extensible to remote transport (SSE) or other hosting platforms
1. Install uv (package manager) and Python 3.10.
2. In the server directory, create a virtual environment and install mcp[cli] and httpx.
3. Use mcp dev math.py to run the server in development mode (supports inspection via mcp-server-inspector).
4. In the client directory, install openai, openai-agents, and socksio, set OPENAI_API_KEY in .env, then run python openai_client.py.
llm-mcp-server-template
LLM-MCP server 开发的模版项目 - server为数字比大小能力 - client为各模型、各种调用方式MCP
- https://modelcontextprotocol.io/introduction - 简单理解， - 模型(client)是大脑，负责规划和执行文本类任务，如第一步写代码，第二步执行，第三步分析。 - MCP(Server)是工具，负责提供模型需要的其他能力，如数学计算、文件读写、网络请求等。 ### MCP-Server - 主要负责实现mcp能力，如数学计算、文件读写、网络请求等 - https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server - 开发过程中，可以使用 mcp-server-inspector 工具协助调试 - 几种类型的server： - 1、本地Stdio，client直接调用本地的server文件（python or nodejs） - plus: 把node项目推远程npm仓库，npx运行，实现半远程调用的效果 - 2、远程聚合平台SSE，如Glama.ai、MCP.so等### MCP-Client
- 主要负责协调模型和mcp-server，最终实现"模型调用了mcp能力"
- 几种类型的client：
- 1、直接用现成的客户端软件，如Cursor、MCP Inspector等。
- 2、云平台上的各种智能体agent，如阿里云百炼应用管理。
- 3、自己写脚本支持
- 3.1、模型的sdk已经支持了mcp，使用脚本方便的进行调用
- 如claude，https://modelcontextprotocol.io/quickstart/client
- 如openai，https://openai.github.io/openai-agents-python/mcp/
- 3.2、模型的sdk没有支持mcp，需要自己实现
- 3.2.1、使用框架，如langchain-mcp-adapter(https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters)
- 3.2.2、完全原生，具体包括多轮请求：
- a、使用 prompt 请求模型，告知模型任务和 mcp servers 的介绍，模型返回调用server的接口和参数
- b、使用上一轮返回的信息，请求tools，获取结果
- c、使用上一轮返回的信息，请求模型，获取结果
- d、重复b、c，直到模型返回最终结果
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