Search Engine Using MCP Server

搜索引擎MCP服务器

一组提供搜索引擎功能、文件管理、股票数据访问和创意写作提示的MCP（模型上下文协议）服务器。这些服务器可与各种MCP兼容的客户端一起使用，包括人工智能应用、Claude桌面应用以及自定义的FastAPI应用。

MCP服务器概述

这个项目包括四台MCP服务器，每台服务器提供不同的功能：

1. 网络搜索服务器（server.py）

类型： MCP工具

• 描述： 提供使用Tavily API的网页搜索功能
• 用法： web_search(query) - 在网上搜索信息
• 特点： 实时网页搜索，提供结构化结果
• 交通： 可流式传输的HTTP（运行在端口10000）
• 要求： TAVILY_API_KEY 环境变量

2. 文件管理工具（file_management_tool.py)

类型： MCP工具

• 描述： 在指定目录中创建包含指定内容的文本文件
• 用法： create_text_file(directory_path, file_name, content)
• 交通： STDIO（用于AI应用）/ HTTP（用于FastAPI）

3. 股票数据资源（stock_data_resource.py）

类型： MCP资源

• 描述： 利用雅虎财经API提供实时股市数据
• 用法： 通过……访问 stock://{ticker_symbol} 资源URI
• 特点： 当前价格，日最高/最低价，公司简介
• 交通： STDIO（用于AI应用）/ HTTP（用于FastAPI）

4. 创意写作提示（creative_writing_prompt.py)

类型： MCP 提示

• 描述： 根据类型、角色和场景生成创意故事开头
• 用法： generate_story_starter(genre, main_character_trait, setting)
• 特点： 支持多种类型（科幻、奇幻、恐怖、悬疑）
• 交通： STDIO（用于AI应用）/ HTTP（用于FastAPI）

安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/0Jos-hua0/MCP-server-guide
   cd SearchEngineMCP

1. 安装依赖项：

   uv install

1. 安装额外要求：

   pip install yfinance tavily python-dotenv  # Required for stock data, web search, and environment variables

1. 设置环境变量：

   # Create .env file with required API keys
   echo "TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here" > .env

使用选项

选项1：网络搜索服务器（Tavily API）

单独运行网络搜索服务器：

uv run server.py

这启动了网页搜索服务器 http://localhost:10000 以MCP（可能是指某种医疗、科学或技术领域的特定端点或标准）端点为 /mcp/。

MCP配置：

{
  "tavily": {
    "url": "http://localhost:10000/mcp/"
  }
}

选项2：集成FastAPI HTTP服务器（文件、股票、提示）

通过一个单一的FastAPI应用程序来运行文件管理、库存数据和创意写作服务器：

uv run fastAPI/server.py

这启动了一个FastAPI服务器 http://localhost:10000 具有以下终点：

• /file - 文件管理操作
• /stock - 库存数据访问
• /prompt - 创意写作提示

选项3：独立的HTTP服务器

分别使用HTTP传输运行每个MCP服务器：

# File management
uv run fastAPI/file_management_tool.py

# Stock data
uv run fastAPI/stock_data_resource.py

# Creative writing
uv run fastAPI/creative_writing_prompt.py

选项4：AI应用STDIO服务器（推荐用于桌面AI集成）

用于支持STDIO传输的人工智能应用程序：

# File management
uv run LocalAIuse/file_management_tool.py

# Stock data
uv run LocalAIuse/stock_data_resource.py

# Creative writing
uv run LocalAIuse/creative_writing_prompt.py

人工智能应用集成

对于AI应用，请在您的应用配置文件中配置服务器：

mcp_servers:
  - name: "tavily"
    cmd: "C:\\Users\\GIGO PETER\\.local\\bin\\uv.EXE"
    args: ["run", "D:\\D DRIVE\\Projects\\SearchEngineMCP\\server.py"]
    env: []

  - name: "file-ops"
    cmd: "C:\\Users\\GIGO PETER\\.local\\bin\\uv.EXE"
    args: ["run", "D:\\D DRIVE\\Projects\\SearchEngineMCP\\LocalAIuse\\file_management_tool.py"]
    env: []

  - name: "stock-data"
    cmd: "C:\\Users\\GIGO PETER\\.local\\bin\\uv.EXE"
    args: ["run", "D:\\D DRIVE\\Projects\\SearchEngineMCP\\LocalAIuse\\stock_data_resource.py"]
    env: []

  - name: "creative-prompts"
    cmd: "C:\\Users\\GIGO PETER\\.local\\bin\\uv.EXE"
    args: ["run", "D:\\D DRIVE\\Projects\\SearchEngineMCP\\LocalAIuse\\creative_writing_prompt.py"]
    env: []

重要提示： 更新MCP配置文件后，必须重启AI应用程序以使更改生效：

1. 完全关闭人工智能应用程序
2. 打开任务管理器并结束所有剩余进程（搜索应用程序名称）
3. 重启应用程序

选项5：测试MCP服务器

用于开发和测试：

uv run mcp dev server.py

测试服务器URL：

• 文件管理服务器： http://127.0.0.1/file/mcp
• 股票数据服务器： http://127.0.0.1/stock/mcp
• 创意写作服务器： http://127.0.0.1/prompt/mcp

API 示例

网页搜索

# Perform web search
results = await mcp_client.call_tool(
    "web_search",
    query="latest news on artificial intelligence"
)
# Returns: Structured search results from Tavily API

文件管理

# Create a text file
result = await mcp_client.call_tool(
    "create_text_file",
    directory_path="/path/to/documents",
    file_name="notes.txt",
    content="This is my note content"
)

股票数据

# Access stock information
stock_info = await mcp_client.read_resource("stock://AAPL")
# Returns: current price, daily high/low, company summary

创意写作

# Generate a story starter
story = await mcp_client.call_prompt(
    "generate_story_starter",
    genre="Sci-Fi",
    main_character_trait="A skeptical detective",
    setting="A city where it never stops raining"
)

发展

项目结构

SearchEngineMCP/
├── server.py                   # Web search server (Tavily API)
├── fastAPI/
│   ├── server.py               # Combined FastAPI server
│   ├── file_management_tool.py
│   ├── stock_data_resource.py
│   └── creative_writing_prompt.py
├── LocalAIuse/                 # STDIO server implementations
│   ├── file_management_tool.py
│   ├── stock_data_resource.py
│   └── creative_writing_prompt.py
└── claude_desktop_config.json  # Claude Desktop configuration example

添加新的MCP服务器

1. 在两者中创建您的MCP服务器 fastAPI/ 和 LocalAIuse/ 目录（或文件夹）
2. 更新主（程序/系统/内容等） server.py 包括新服务器
3. 更新配置文件（Claude Desktop，LocalAI）
4. 更新此README文件

运输方式

• STDIO:（可翻译为）标准输入输出（或简称标准I/O） 用于直接进程通信的标准输入/输出传输
• HTTP: （可翻译为“超文本传输协议：”） 基于网络的传输以实现网络访问
• 可流式传输的HTTP： 无状态HTTP传输用于无服务器部署

依赖项

• mcp - 模型上下文协议库
• fastmcp - FastMCP服务器实现
• yfinance 雅虎财经API客户端（用于股票数据）
• tavily Tavily API客户端（用于网页搜索）
• python-dotenv - 环境变量管理
• uvicorn - ASGI服务器（用于FastAPI）

贡献；做出贡献

1. 克隆该仓库
2. 创建一个特性分支
3. 进行你的更改
4. 如适用，请添加测试
5. 提交拉取请求

支持

对于问题和疑问：

• 在仓库中创建一个问题
• 查阅MCP文档以了解协议详情
• 审查AI应用文档中的集成指南
• 探索 MCP 客户端 适用于兼容应用程序
• 浏览 MCP 示例 作为实施参考