## 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.uvwinget 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
- 克隆存储库:
git clone
cd - 配置环境变量:
创建一个 .env 文件并添加您的API密钥:
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here
NEWS_API_KEY=your_news_api_key_here- 获取Tavilly API密钥:https://tavily.com/ - 获取免费的NewsAPI密钥:https://newsapi.org/register
- 🏗️ 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
服务器为不同的功能提供了多种工具:
可用工具:
web_search(query: str)-使用Tavily API在网络上搜索关于给定查询的信息roll_dice(notation: str, num_rolls: int)-使用自定义符号掷骰子(例如“2d6”、“1d20”)get_marketing_news(company: str, category: str, num_articles: int)-从ZoomInfo、6sense、HubSpot等公司获取最新的营销和商业新闻。get_company_news(company: str, num_articles: int)-获取特定公司的具体新闻
示例用法:
get_marketing_news()-获取一般营销技术新闻get_marketing_news(company="ZoomInfo")-获取ZoomInfo的具体新闻get_company_news(company="6sense")-获取6sense公司新闻roll_dice("2d6", 3)-掷2个六面骰子3次
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!
🏗️ 活动#2:
构建一个与MCP服务器交互的简单LangGraph应用程序。
活动#2的文件:
langgraph_app.py-集成MCP的LangGraph应用程序
要测试活动#2:
uv run langgraph_app.py