MCP Client Basic

MCP服务器集合

用于AI助手的MCP（模型上下文协议）服务器和客户端的集合。

🌟 包含什么

1. 气象MCP服务器 (weather.py)

• 获取美国各州的天气警报
• 获取特定坐标的预测
• 来自国家气象局的实时数据
• ✅ 生产就绪

2. 增强型代码库MCP服务器 (codebase_server_enhanced.py)

• 语义搜索 通过你的代码（理解意思！）
• 矢量嵌入 使用本地模型（不需要API）
• 读取文件、列出文件、搜索文本
• 100%离线工作
• ✅ 已准备好本地使用和模态部署

3. 聊天客户端

• chat_with_ollama.py -与Ollama+天气工具聊天
• chat_multi_mcp.py -与Ollama+天气+代码库工具聊天

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🚀 快速开始

选项1：交互式设置

cd /Users/prashant.patil/weather-mcp-server
./quickstart.sh

选项2：手动设置

# 1. Activate virtual environment
source venv/bin/activate

# 2. Install enhanced requirements (for semantic search)
pip install -r requirements_enhanced.txt

# 3. Configure your codebase path
# Edit codebase_server_enhanced.py, line 31:
CODEBASE_PATH = "/Users/prashant.patil/mobile-embed"  # ← Your path here

# 4. Test it!
python test_codebase_enhanced.py

# 5. Chat with it!
python chat_multi_mcp.py

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📚 你可以问什么

天气问题：

• “加利福尼亚州的天气警报是什么？”
• “预测旧金山为37.7749，-122.4194”
• “得克萨斯州有天气预警吗？”

代码库问题（索引后）：

• “索引代码库”（首次设置）
• “搜索身份验证逻辑”
• “查找所有API终结点”
• “显示配置文件”
• “数据验证在哪里完成？”
• “列出所有TypeScript文件”
• “阅读README.md文件”

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🎯 主要特点

语义搜索（魔术！）

传统搜索： grep "login" → 准确找到“登录”

语义搜索： "authentication logic" → 发现：

• 登录功能
• 身份验证中间件
• 令牌验证
• 会话管理
• 密码验证
• OAuth处理程序

它理解你的意思，而不仅仅是你说的话！

工作原理：

1. Indexing (one-time):
   Your Code → Split into chunks → Generate embeddings → Store in ChromaDB
   
2. Searching (real-time):
   Your Question → Generate embedding → Find similar code → Return results

本地和私人：

• ✅ 不需要API密钥
• ✅ 无云依赖
• ✅ 所有处理都在本地进行
• ✅ 你的代码永远不会离开你的机器

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📁 文件概述

weather-mcp-server/
├── weather.py                    # Weather MCP server
├── codebase_server.py            # Simple codebase server (text search)
├── codebase_server_enhanced.py   # 🌟 Enhanced with embeddings
├── chat_with_ollama.py           # Weather + Ollama chat
├── chat_multi_mcp.py             # Weather + Codebase + Ollama
├── test_mcp_client.py            # Test weather server
├── test_codebase_enhanced.py     # Test codebase server
├── weather_api.py                # REST API wrapper (optional)
├── modal_deploy.py               # Modal.com deployment (optional)
├── quickstart.sh                 # Interactive setup script
├── SETUP_GUIDE.md                # Detailed setup instructions
└── requirements_enhanced.txt     # Dependencies for embeddings

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🌩️ 部署选项

本地（默认）

• 立即工作
• 非常适合开发
• 无成本

模态（云）

• 持久嵌入
• 从任何地方访问
• 自动缩放
• 按使用付费

您自己的服务器

• 完全控制
• 一次性设置
• 全天候运行

看 SETUP_GUIDE.md 了解详细的部署说明！

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🔧 配置

更改代码库路径

编辑 codebase_server_enhanced.py:

CODEBASE_PATH = "/path/to/your/code"
CODEBASE_NAME = "your-project-name"

更改LLM模型

编辑 chat_multi_mcp.py:

OLLAMA_MODEL = "llama3.2:3b"  # or "mistral", "codellama", etc.

调整嵌入模型

编辑 codebase_server_enhanced.py:

EMBEDDING_MODEL = "all-MiniLM-L6-v2"  # Fast (default)
# EMBEDDING_MODEL = "all-mpnet-base-v2"  # Better quality

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📊 演出

小代码库（\10000个文件）：

• 考虑使用Modal
• 或递增索引
• RAM：~4GB+

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🐛 故障排除

“导入错误：chromadb”

pip install -r requirements_enhanced.txt

“找不到代码库路径”

更新 CODEBASE_PATH 在 codebase_server_enhanced.py

“搜索未返回任何结果”

1. 确保你首先运行了“索引代码库”
2. 检查文件是否已实际编入索引
3. 尝试：“获取代码库统计数据”进行验证

“Ollama没有回应”

# Start Ollama
ollama serve

# Pull a model
ollama pull llama3.2:3b

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🎓 建筑

┌─────────────┐
│    You      │  "Search for auth in my code"
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────┐
│ chat_multi_mcp.py   │  Orchestrator
│  (MCP Client)       │
└──────┬──────┬───────┘
       │      │
       │      └──────────────────┐
       │                         │
       ▼                         ▼
┌─────────────┐         ┌──────────────────┐
│   Ollama    │         │ MCP Servers      │
│ (LLM Model) │         │ ├── Weather      │
└─────────────┘         │ └── Codebase     │
                        └────────┬─────────┘
                                 │
                                 ▼
                        ┌─────────────────┐
                        │ Your Codebase + │
                        │ Vector DB       │
                        └─────────────────┘

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🆘 需要帮助？

1. 检查 SETUP_GUIDE.md 详细说明
2. 跑 ./quickstart.sh 用于交互式设置
3. 测试用 test_codebase_enhanced.py
4. 检查日志（打印到stderr）

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🚀 后续步骤

1. ✅ 天气测试： python chat_with_ollama.py
2. ✅ 配置代码库路径
3. ✅ 索引你的代码：运行聊天并说“索引代码库”
4. ✅ 尝试语义搜索：“查找身份验证逻辑”
5. 🌟 准备好云访问时部署到Modal

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📝 例子

示例1：查找相关代码

You: "Show me how authentication works"