Ceda Tools MCP

python -m venv server_venv
source server_venv/bin/activate
pip install --upgrade pip

需求.txt

mcp[cli]
requests
pytest-asyncio

创建该文件后，运行：

pip install -r requirements.txt

python main.py
pytest -s

# or

python server.py --server_type=sse

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要在VS Code上运行服务器，以便您可以使用github copilot运行MCP工具：

我所做的是将一个文件添加到服务器的工作目录中。这将运行MCP服务器，允许AI使用它。

mkdir .vscode
cd .vscode
touch mcp.json
vim mcp.json

{
  "servers": {
    "ceda-tools": {
      "type": "stdio",
      "command": "${workspaceFolder}/server_venv/bin/python",
      "args": [
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

.vscode/mcp.json

创建该文件后，重新启动VS代码，打开带有服务器的工作区。例如，这就是我的工作区的样子：

main.py
.
├── .vscode
│   └── mcp.json
├── main.py
├── requirements.txt
├── README.md
└── tests
    └── test_server.py

完成后，在vs代码中打开副驾驶，然后单击输入框左下角的底部。 在此选择代理。选择代理后，单击右下角（发送左侧）的工具图标。在这里滚动到“配置工具”菜单的底部并查找 ceda-tools。如果还没有，请勾选该框。 在ceda工具中，应该有一个教程中创建的所有工具的列表。

选择此选项后，您可以向聊天机器人询问信息，它应该运行一个工具并请求您的许可。

有关VS Code中MCP的更多信息，请参阅此处： https://code.visualstudio.com/docs/copilot/customization/mcp-servers （本指南是将MCP服务器添加到开发容器部分）