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MCP Md

MCP Server

一个基于MCP协议的LLM代理项目,支持将LLM输出写入本地Markdown文件,适用于本地模型或硅基流动接入的学习场景。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
LLM代理Python文档处理

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

sunsunmonkey

提供方

sunsunmonkey

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

MCP-MD

一个基于 MCP (Model Context Protocol) 协议的简单 LLM Agent 项目,让 llm 可以写入本地 md 文件,支持 Ollama 本地模型或硅基流动接入,是一个学习项目,比较简单

特别感谢 https://github.com/keli-wen/mcp_chatbot 该项目基本仿照此项目来写的

项目结构

src/
├── mcp_chatbot/         # 核心包
│   ├── config/          # 配置管理
│   ├── llm/             # LLM 客户端
│   ├── mcp/             # MCP 客户端
│   ├── chat/            # 聊天会话
│   └── __init__.py
└── main.py              # 主入口

mcp_servers/
└── servers_config.json  # MCP 服务器配置

快速开始

1. 安装依赖

pixi install

2. 配置环境

编辑 .env 文件:

# Ollama 配置
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL_NAME=gemma:2b

# 硅基流动配置
SILICONFLOW_API_KEY=your_api_key_here
SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
SILICONFLOW_MODEL_NAME=deepseek-ai/DeepSeek-V3

# 使用哪个 LLM (ollama 或 siliconflow)
LLM_PROVIDER=ollama

3. 运行

# 运行聊天机器人
pixi run start

License

MIT

目录标签

目录标签

LLM代理Python文档处理本地部署Markdown工具本地模型硅基流动学习项目

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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