AIE8 MCP Demo

## AI创客空间：MCP第13场会议代表

该项目是MCP（模型上下文协议）服务器的演示，该服务器利用Tavily API进行网络搜索功能。服务器设计为在标准输入/输出（stdio）传输模式下运行。

项目概述

MCP服务器设置为使用Tavily API处理网络搜索查询。它由以下关键部件组成：

• TavilyClient：用于与Tavily API交互以执行网络搜索的客户端。

先决条件

• Python 3.13或更高版本
• 有效的Tavily API密钥

⚠️WINDOWS注意事项：⚠️

您需要在 *视窗* 操作系统的侧面。

这将需要为Powershell获取两个CLI工具，具体操作如下：

• winget install astral-sh.uv
• winget install --id Git.Git -e --source winget

拥有这些CLI工具后，请打开Cursor *进入Windows*.

然后，您可以在Cursor终端中使用以下命令克隆存储库：

git clone https://AI-Maker-Space/AIE8-MCP-Session.git

之后，您可以从步骤2开始。在......下面

安装

1. 克隆存储库:

   git clone 
   cd 

1. 配置环境变量:

复制 .env.sample 到 .env 并添加您的Tavily API密钥：

   TAVILY_API_KEY=your_api_key_here

1. 🏗️ 向MCP服务器添加新工具 🏗️

在中创建新工具 server.py 文件，就是这样！

运行MCP服务器

要启动MCP服务器，您需要在Cursor中的MCP配置文件中添加以下内容：

注意：要访问MCP配置。您可以使用命令托盘（CMD/CTRL+SHIFT+P）并选择“查看：打开MCP设置”，然后用下面的JSON blob替换内容。

{
    "mcpServers":  {
        "mcp-server": {
            "command" : "uv",
            "args" : ["--directory", "/PATH/TO/REPOSITORY", "run", "server.py"]
        }
    }
}

服务器将启动并通过标准输入/输出监听命令。

用法

服务器提供 web_search 可用于在网络上搜索给定查询信息的工具。这是通过调用 web_search 使用所需的查询字符串执行函数。

活动：

这项任务有一些活动！

🏗️ 活动#1：

选择您喜欢使用的API，并为其构建MCP服务器！

解决方案：

我创建了一个NASA MCP服务器(nasa_server.py)它为探索太空图像提供了三个强大的工具：

1. 一天一张照片 -获取美国国家航空航天局当天的天文图片，并显示完整的图像和元数据
2. search_nasa_image_library -按查询和媒体类型搜索美国国家航空航天局广泛的图像和视频库
3. 获取图片图片 -从DSCOVR卫星检索令人惊叹的全光盘地球图像

该服务器使用FastMCP并连接到NASA的API以获取天文数据、图像和元数据。在Claude/Cursor的MCP设置中配置后，您可以通过自然语言查询直接与这些工具交互，使Claude能够按需获取和显示NASA图像。

🏗️ 活动#2：

构建一个与MCP服务器交互的简单LangGraph应用程序。

您可以找到详细信息 这里!

解决方案：

我创造了美国国家航空航天局的发现探索者(nasa_discovery_app.py)，一个LangGraph应用程序，它将我们的NASA MCP服务器与Tavily网络搜索相结合，以创建全面的天文报告。该应用程序的特点：

工作流体系结构：

• 节点1（process_query）：从自然语言查询中提取用户意图和日期
• 节点2（fetch_apod）：连接到我们的NASA MCP服务器，通过 get_astronomy_picture_of_day 工具
• 节点3（搜索_文章）：使用Tavily结合用户的问题和APOD数据搜索相关文章
• 节点4（generate_report）：生成嵌入APOD图像的全面发现报告

应用程序的主要代码在 nasa_discovery_app.py 执行每个工作流步骤的文件。

演示笔记本：

这 nasa_discovery_demo.ipynb notebook提供了一种交互式的方式来探索应用程序。用户可以问“告诉我去年10月5日的天文拍摄情况”之类的问题，代理人会：

1. 从查询中提取日期
2. 使用MCP从NASA获取相应的APOD
3. 搜索相关文章
4. 根据图像和科学背景生成个性化报告

笔记本将LangGraph工作流可视化，并显示带有格式化标记和嵌入图像的最终报告。