MCP pr server

MCP高级项目

模型上下文协议（MCP）的高级实现，具有全面的功能，包括数据分析、工作流自动化、通知和现代web界面。

🌟 概述

该项目提供了一个具有高级功能的生产就绪MCP服务器，由 AdilzhanB它通过实际实现和真实世界的用例展示了模型上下文协议的全部潜力。

主要特点

• 🔧 高级MCP服务器 使用工具、资源和提示
• 📊 数据分析引擎 支持多种统计方法
• 🔄 工作流程自动化 采用多步骤编排
• 📢 多渠道通知 （Slack，电子邮件，网钩）
• 🌐 现代Web界面 具有实时WebSocket通信
• 📁 动态资源 具有缓存和实时数据
• 🐳 Docker支持 便于部署
• 🧪 综合测试 代码覆盖率超过80%

🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.11+
• Node.js 18+（可选）
• Docker和Docker Compose（用于容器化部署）

安装

# Clone the repository
git clone 
cd mcp-advanced-project

# Run setup script
chmod +x scripts/setup.sh
./scripts/setup.sh

# Activate virtual environment
source venv/bin/activate

运行应用程序

CLI接口

./scripts/run_cli.sh

web界面

./scripts/run_web.sh
# Visit http://localhost:8000

Docker部署

docker-compose up -d
# Web interface: http://localhost:8000
# Grafana: http://localhost:3000 (admin/mcpgrafana)
# Prometheus: http://localhost:9090

💻 使用示例

CLI接口

🤖 MCP> analyze basic 1,2,3,4,5
📈 Analysis Results (basic):
Count: 5
Mean: 3.000
Median: 3.000

🤖 MCP> notify slack #alerts "System maintenance"
✅ Notification sent via slack

🤖 MCP> workflow sample
✅ Workflow completed: 2 steps

Web界面命令

• help -显示可用命令
• analyze basic 1,2,3,4,5 -执行数据分析
• notify slack #alerts message -发送通知
• workflow sample -运行示例工作流
• resource data://analytics/dashboard -获取分析数据
• status -检查系统状态

程序化使用

from client.mcp_client import MCPClient, WorkflowOrchestrator

async def main():
    client = MCPClient(["python", "server/main.py"])
    await client.connect()
    
    # Analyze data
    result = await client.call_tool("analyze_data", {
        "data": [1, 2, 3, 4, 5],
        "analysis_type": "statistical"
    })
    
    # Run workflow
    orchestrator = WorkflowOrchestrator(client)
    workflow_result = await orchestrator.run_data_analysis_workflow([1,2,3,4,5])
    
    await client.disconnect()

🔧 配置

环境变量

# Server Configuration
MCP_SERVER_NAME=mcp-advanced-server
MCP_DEBUG=false
MCP_LOG_LEVEL=INFO

# Web Service
WEB_HOST=0.0.0.0
WEB_PORT=8000

# External APIs
SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/...
EMAIL_SERVICE_API=https://api.emailservice.com

Docker配置

# docker-compose.yml
services:
  mcp-server:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - CURRENT_USER=AdilzhanB
      - CURRENT_DATE=2025-06-17T04:41:53Z

🏗️ 建筑

项目结构

mcp-advanced-project/
├── server/           # MCP server implementation
├── client/           # Client libraries and CLI
├── web_service/      # FastAPI web interface
├── tests/           # Comprehensive test suite
├── data/            # Sample data and analytics
├── scripts/         # Automation scripts
├── docs/            # Documentation
└── monitoring/      # Prometheus & Grafana configs

核心组件

1. MCP服务器 (server/)

- 高级数据分析工具 - 网钩管理系统 - 多通道通知发送器 - 动态资源管理器

1. 客户端库 (client/)

- MCP客户端实现 - 工作流编排器 - CLI接口

1. Web服务 (web_service/)

- FastAPI应用程序 - WebSocket实时通信 - REST API端点 - 现代响应式用户界面

📊 详细功能

数据分析

支持多种分析类型：

• 基础：平均值、中位数、最小值、最大值、计数
• 统计的：标准偏差、方差、百分位数
• 相关性：位置相关性、自相关性
• 趋势：线性回归、预测、R平方

工作流程自动化

多步骤工作流程，包括：

• 顺序执行
• 错误处理
• 结果聚合
• 进度跟踪

通知

支持多个通道：

• SlackWebhook集成
• 电子邮件：SMTP/API集成
• 网络钩子：自定义HTTP端点

web界面

现代特色：

• 实时WebSocket通信
• 移动/桌面响应式设计
• 命令历史和自动完成
• 结果语法高亮显示
• 快速命令按钮

🧪 测试

运行所有测试

./scripts/test_all.sh

运行特定测试套件

# Server tests
pytest tests/test_server.py -v

# Client tests  
pytest tests/test_client.py -v

# Web service tests
pytest tests/test_web_service.py -v

# Coverage report
pytest --cov=server --cov=client --cov=web_service --cov-report=html

测试类别

• 单元测试：单个组件测试
• 集成测试：跨组件功能
• Web测试：FastAPI端点测试
• 异步测试：异步功能
• 性能测试：负载和压力测试

🔍 监控

包括监控堆栈

• 普罗米修斯：指标收集
• 格拉法纳：可视化仪表板
• 健康检查：端点监控
• 日志记录：旋转式结构化测井

访问监控

# Start monitoring stack
docker-compose up -d

# Access dashboards
http://localhost:3000  # Grafana (admin/mcpgrafana)
http://localhost:9090  # Prometheus

🚀 部署

地方发展

# Setup development environment
./scripts/setup.sh
source venv/bin/activate

# Run in development mode
WEB_RELOAD=true python web_service/app.py

生产Docker

# Build and deploy
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

# Scale services
docker-compose up --scale mcp-server=3

# View logs
docker-compose logs -f mcp-server

云部署

看 部署.md 有关详细的云部署说明，包括：

• AWS ECS/EKS部署
• Azure容器实例
• 谷歌云运行
• Kubernetes清单

📖 文档

• api参考 -完整的API文件
• 使用指南 -详细使用示例
• 部署指导 -生产部署
• 贡献 -开发指南

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

开发指南

• 遵循PEP 8风格指南
• 为新功能添加测试
• 更新文档
• 确保80%以上的测试覆盖率

📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

👤 作者

AdilzhanB

• 创建时间：2025-06-17 04:41:53 UTC
• 电子邮件：adilzhanb@example.com
• github： @AdilzhanB

🙏 致谢

• Anthropic 对于模型上下文协议
• 快速 API 优秀的web框架
• 派丹蒂克 用于数据验证
• 灵感和工具的开源社区

📈 项目状态

• 版本: 1.0.0
• 状态：生产就绪
• 最后更新：2025-06-17 04:41:53美国标准时间
• 测试覆盖率: 85%+
• 文档：完成

🔮 路线图

• \[\]GraphQL API支持
• \[\]高级ML模型集成
• \[\]实时协作功能
• \[\]移动应用伴侣
• \[\]企业SSO集成
• \[\]高级安全功能

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内置于❤️ 作者：AdilzhanB