Travliaq MCP

Travliaq MCP服务器

Travliaq的模型上下文协议（MCP）服务器 -为旅行规划提供天气和图像生成工具。

 

📋 目录

• 关于
• 可用工具
• 安装区域设置
• 生产部署
• 访问服务器
• 配置
• 实施的良好做法

🎯 关于

Travliaq MCP是一个MCP服务器，使用 fastMCP v2 其公开了以下工具：

• 🌤️ 检索天气数据（开放天气API）
• 🖼️ 为旅行生成图像（英雄、背景、滑块）
• 📚 访问文档知识库

服务器跟踪所有 FastMCP v2最佳实践 :

• ✅ 支持async/await完成
• ✅ 用于日志记录和可观察性的上下文MCP
• ✅ 结构化错误管理
• ✅ ASGI-准备生产

🛠️ 可用工具

天气

图像

实用程序

💻 安装区域设置

先决条件

• Python 3.12+
• 点

步骤

# 1. Cloner le repository
git clone 
cd Travliaq-MCP

# 2. Créer un environnement virtuel
python -m venv .venv

# 3. Activer l'environnement
# Windows :
.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac :
source .venv/bin/activate

# 4. Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

# 5. Configurer les variables d'environnement (optionnel)
# Créez un fichier .env à la racine
PORT=8005

# 6. Démarrer le serveur
python main_http.py

服务器可访问： http://localhost:8005

🚀 生产部署

选项1：铁路/渲染/Fly.io（Recommandé）

服务器设计用于部署在支持HTTP/SSE的平台上：

铁路 :

# Le fichier Procfile ou commande de démarrage :
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

配置要求 :

• 环境变量： PORT （铁路自动）
• 构建命令： pip install -r requirements.txt
• 启动命令： uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

选项2:Docker

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8005
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8005"]

docker build -t travliaq-mcp .
docker run -p 8005:8005 travliaq-mcp

选项3:AWS Lambda

⚠️ 备注 ：Lambda需要SSE的API网关配置。对于本地SSE，首选铁路/渲染。

文件 lambda_handler.py 提供，但需要适当的API网关配置。

🌐 访问服务器

使用域名生产

部署后，可以通过域名访问MCP服务器。以下是不同的端点：

可用端点

自定义域名配置

铁路 :

1. 在铁路上部署您的应用程序
2. 在设置→域中，添加自定义域
3. 配置您的DNS：

- 类型： CNAME - 姓名： mcp （或您选择的子域） - 价值： .up.railway.app

结果 ：您的服务器将可访问 https://mcp.votre-domaine.com/mcp

与Crewai的集成

要在Crewai代理中使用MCP服务器：

# Dans votre pipeline.py ou configuration d'agent
from crewai import Agent
from crewai.knowledge.source.mcp_knowledge_source import MCPKnowledgeSource

# URL de production avec votre domaine
MCP_SERVER_URL = "https://mcp.votre-domaine.com/mcp"

# Créer la source de connaissance MCP
mcp_source = MCPKnowledgeSource(
    server_url=MCP_SERVER_URL,
    timeout=30
)

# Utiliser dans un agent
agent = Agent(
    role="Expert en météo",
    goal="Fournir des prévisions précises",
    knowledge_sources=[mcp_source]
)

使用MCP检查器进行测试

MCP检查器允许您以图形方式测试所有工具：

# Avec domaine de production
npx @modelcontextprotocol/inspector https://mcp.votre-domaine.com/mcp

# Avec Railway (URL par défaut)
npx @modelcontextprotocol/inspector https://travliaq-mcp-production.up.railway.app/mcp

这将打开一个本地web界面（http://localhost:5173）连接到远程服务器。

HTTP请求示例

# Ping le serveur
curl https://mcp.votre-domaine.com/mcp

# Appeler un outil (via MCP Inspector ou client MCP)
# Le protocole MCP utilise SSE pour les communications

⚙️ 配置

环境变量

文件 .env （例如）

PORT=8005
# Ajoutez vos clés API si nécessaire
# OPENAI_API_KEY=xxx
# SUPABASE_URL=xxx

✨ 实施的良好做法

此服务器跟踪所有 FastMCP v2最佳实践 :

1.上下文MCP

@mcp.tool(name="weather.by_coords")
async def weather_by_coords(..., ctx: Context = None):
    if ctx:
        await ctx.info("Fetching weather...")

优点：

• 🔍 MCP客户端中可见的日志
• ⚠️ 可观察错误的管理
• 📊 报告降级

2.异步/等待

@mcp.tool(name="weather.brief")
async def weather_brief(...):
    # Fonction async pour I/O non-bloquant

优点：

• ⚡ 提高性能
• 🔄 FastMCP的本地支持
• 🚀 可伸缩性

3.错误管理

try:
    result = await fetch_data()
    return result
except Exception as e:
    await ctx.error(f"Error: {e}")
    raise

优点：

• 🛡️ 增强鲁棒性
• 📝 描述性错误消息
• 🔧 易于调试

4.ASGI结构

# app.py
from src.mcp_server.server import mcp
app = mcp.http_app()  # ASGI app pour uvicorn

优点：

• 🏭 生产准备就绪
• 🎯 兼容玉米/玉米粒
• 📈 可扩展的

📚 资源

• FastMCP文档
• 模型上下文协议
• CrewAI文档

📝 许可证

麻省理工学院

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