mcpclientandweatherserver

MCP（模型上下文协议）项目

该项目演示了使用客户端-服务器架构的模型上下文协议（MCP）实现。它包括一个气象服务MCP服务器和一个可以使用Anthropic的Claude AI模型与之交互的客户端。

概述

模型上下文协议（MCP）是人工智能助手与外部数据源和工具通信的标准。该项目展示了：

• MCP气象服务器A.基于.NET的MCP服务器，提供天气数据工具
• MCP客户端A.NET客户端，连接到MCP服务器并与Anthropic的Claude AI集成

项目结构

MCP Server/
├── QuickstartClient/          # MCP Client application
│   ├── Program.cs            # Main client application
│   └── QuickstartClient.csproj
└── weather/                  # MCP Weather Server
    ├── Program.cs            # Server entry point
    ├── WeatherTools.cs       # Weather service tools
    └── weather.csproj

特性

天气服务器工具

天气服务器提供两个主要工具：

1. GetAlerts：检索美国某个州的活动天气警报

- 参数： state （string）-美国要收到警报的州 - 返回：格式化的天气警报，包括事件类型、区域、严重程度和说明

1. Get预测：获取特定位置的天气预报

- 参数： - latitude （双精度）-位置纬度 - longitude （双精度）-位置经度 - 返回：详细的天气预报，包括温度、风和条件

MCP客户端

客户端应用程序：

• 通过stdio传输连接到MCP服务器
• 与Anthropic的Claude AI模型集成
• 提供交互式聊天界面
• 支持多种服务器类型（Python、Node.js、.NET）

先决条件

• .NET 9.0 SDK
• Anthropic API密钥（用于客户）

安装

1. 克隆存储库

   git clone 
   cd "MCP Server"

1. 设置天气服务器

   cd weather
   dotnet restore
   dotnet build

1. 设置客户端

   cd ../QuickstartClient
   dotnet restore
   dotnet build

1. 配置API密钥

对于客户，您需要设置您的Anthropic API密钥。您可以通过多种方式做到这一点：

选项1：用户秘密（推荐）

   cd QuickstartClient
   dotnet user-secrets set "ANTHROPIC_API_KEY" "your-api-key-here"

选项2：环境变量

   set ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key-here

用法

运行天气服务器

1. 启动天气服务器:

   cd weather
   dotnet run

服务器将启动并监听通过stdio传输的连接。

运行客户端

1. 使用天气服务器启动客户端:

   cd QuickstartClient
   dotnet run ../weather/weather.csproj

1. 交互式聊天界面

一旦开始，您将看到：

   Connected to server with tools: GetAlerts
   Connected to server with tools: GetForecast
   MCP Client Started!
   Enter a command (or 'exit' to quit):
   >

1. 示例命令

现在，您可以通过自然语言与天气工具进行交互：

- “获取加利福尼亚州的天气警报” - 纽约市的天气预报是什么？使用坐标40.7128，-74.0060 - “显示德克萨斯州的天气警报”

与其他服务器类型一起运行

客户端支持不同的服务器类型：

• Python服务器: dotnet run script.py
• Node.js服务器: dotnet run script.js
• .NET项目: dotnet run project.csproj

建筑

MCP服务器（天气）

气象服务器使用以下方式实现MCP协议：

• 运输：用于通信的StdioServerTransport
• 工具：带有注释方法的WeatherTools类
• HTTP客户端：配置为访问weather.gov API

关键部件：

• Program.cs：服务器配置和启动
• WeatherTools.cs：带有MCP注释的工具实现

MCP客户端

客户端实现：

• 运输：用于服务器通信的StdioClientTransport
• 人工智能集成：用于自然语言处理的克劳德人工智能
• 工具发现：自动工具列表和集成
• 交互界面：基于控制台的聊天界面

依赖项

天气服务器

• Microsoft.Extensions.Hosting (9.0.7)
• ModelContextProtocol （0.3.0-复习。3）

客户端

• Anthropic.SDK (5.4.3)
• Microsoft.Extensions.AI (9.7.1)
• Microsoft.Extensions.Hosting (9.0.7)
• ModelContextProtocol （0.3.0-复习。3）

API集成

天气服务器与美国国家气象局API（weather.gov）集成，以提供：

• 实时天气警报
• 详细的天气预报
• 基于位置的天气数据

发展

添加新工具

要向天气服务器添加新工具，请执行以下操作：

1. 在中创建新方法 WeatherTools.cs
2. 添加 [McpServerTool] 属性
3. 添加a [Description] 工具的属性
4. 使用添加参数描述 [Description] 属性

例子：

[McpServerTool, Description("Get current weather conditions.")]
public static async Task GetCurrentWeather(
    HttpClient client,
    [Description("Latitude of the location.")] double latitude,
    [Description("Longitude of the location.")] double longitude)
{
    // Implementation
}

扩展客户端

客户端可以扩展到：

• 支持其他AI模型
• 添加更复杂的UI
• 实现工具结果可视化
• 添加配置管理

故障排除

常见问题

1. 找不到API密钥

- 确保您的Anthropic API密钥配置正确 - 检查用户机密或环境变量

1. 服务器连接失败

- 验证服务器路径是否正确 - 确保服务器已构建并可运行 - 检查是否有任何编译错误

1. 天气API错误

- 验证互联网连接 - 检查weather.gov API状态 - 确保坐标有效

调试模式

要在调试模式下运行，请执行以下操作：

dotnet run --configuration Debug

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 如果适用，添加测试
5. 提交拉取请求

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

资源

• 模型上下文协议文档
• 人类API文件
• 美国国家气象局API

致谢

• MCP规范的模型上下文协议团队
• Claude AI集成的人类学
• 美国国家气象局天气数据API