需求
- Python 3.13
- 中列出的依赖关系
pyproject.toml
安装
- 克隆存储库：
git clone
cd documentation- 创建虚拟环境并激活它：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows use `.venv\Scripts\activate`- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt- 设置环境变量：
创建一个 .env 根目录中的文件，内容如下：
SCRAPING_DOG_API_KEY=your_scraping_dog_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key用法
运行客户端
- 导航到根目录：
cd ..- 运行客户端：
python client.py- 在交互式提示循环中输入提示。类型
quit或exit阻止客户。
项目文件
client.py
此文件包含与MCP服务器和OpenAI的GPT-4模型交互的主客户端代码。它包括以下关键组成部分：
MCPClient：一个管理到MCP服务器的连接并提供检索可用工具和调用它们的方法的类。agent_loop：使用LLM和可用工具处理用户查询的异步函数。main：设置MCP服务器、初始化工具和运行交互循环的主要功能。
ksrk-mcp/ksrk-mcp-server.py
此文件包含MCP服务器实现。它包括以下关键组成部分：
search_web：一个异步函数，使用ScratchDog API搜索web。fetch_url：获取URL内容的异步函数。about_ksrk：一种MCP工具，用于在给定网站上搜索有关“ksrk”的详细信息。
ksrk-mcp/test-website.py
此文件包含一个脚本，用于测试网站抓取 httpx 和 BeautifulSoup.
许可证
该项目根据MIT许可证获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。