Userful Mcps

🚀 有用的模型库

このライブラリは、有用なモデルを構築および使用するためのものです。様々なツールとサービスを提供し、ユーザーが様々なタスクを完了できるよう支援します。

🚀 クイックスタート

このライブラリは、様々なモデルとツールを提供し、ユーザーが様々なタスクを完了できるよう支援します。以下では、ライブラリのインストール方法と使用例を紹介します。

✨ 主な機能

• 様々なモデルとツールを提供します。
• ユーザーが様々なタスクを完了できるよう支援します。

📦 インストール

以下のコマンドを使用して、このライブラリをインストールできます。

pip install useful-models

💻 使用例

基本的な使用法

以下のコードは、簡単なサーバーを作成する例です。

from mcp import Server, Tool, TextContent, stdio_server
import logging

class MyService:
    def __init__(self):
        # 初始化服务时的资源准备
        pass

    def my_function(self, param1: str, param2: int) -> dict:
        # 实现具体的业务逻辑
        logging.info(f"执行 my_function，参数为 {param1=}, {param2=}")
        result_content = f"结果：成功处理了 {param1} 和 {param2}"
        return {"content": result_content}

async def serve() -> None:
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
    server = Server("mcp-my-service")
    service = MyService()

    @server.list_tools()
    async def list_tools() -> list[Tool]:
        logging.info("list_tools 被调用")
        return [
            Tool(
                name="my.tool",
                description="我的工具描述",
                inputSchema={"type": "object", "properties": {"param1": {"type": "string"}, "param2": {"type": "integer"}}, "required": ["param1", "param2"]}
            ),
        ]

    @server.call_tool()
    async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
        logging.info(f"call_tool 被调用，工具名称为 {name=}, 参数为 {arguments=}")
        try:
            if name == "my.tool":
                param1 = arguments.get("param1")
                param2 = arguments.get("param2")
                if not (param1 and param2):
                    raise ValueError("缺少必需的参数")

                result = service.my_function(param1, int(param2))
                logging.info(f"工具执行成功，结果为 {result=}")
                return [TextContent(type="text", text=json.dumps(result))]
            else:
                logging.warning(f"请求了未知的工具：{name}")
                raise ValueError(f"未知工具：{name}")
        except Exception as e:
            logging.error(f"执行工具 {name} 时出错，错误信息为：{e}", exc_info=True)
            error_payload = json.dumps({"error": str(e)})
            return [TextContent(type="text", text=error_payload)]

    options = server.create_initialization_options()
    logging.info("开始启动 MCP 服务器...")
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await server.run(read_stream, write_stream, options)
    logging.info("MCP 服务器已停止。")

def main():
    try:
        asyncio.run(serve())
    except KeyboardInterrupt:
        logging.info("服务器已被用户中断。")

if __name__ == "__main__":
    # 允许通过直接运行脚本进行调试
    main()

高度な使用法

このライブラリの高度な使用法については、コード内のコメントや関数の実装を参照してください。

プロジェクト構造

• useful-models/: すべてのモデルとツールの実装が含まれています。
• tests/: テストファイルが格納されており、コードの品質を保証します。

📚 ドキュメント

テスト方法

以下のコマンドをルートディレクトリから実行することで、テストを実行できます。

pytest tests/

⚠️ 重要提示

pytest がインストールされていることを確認してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに従います。具体的な条項は以下の通りです。

• 誰でもこのソフトウェアを自由に使用、複製、変更、配布することができます。
• 変更後のバージョンは、文書に明確に記載する必要があります。
• 何らの費用も必要ありません。

🔧 コントリビューションガイド

コードの貢献を歓迎します！以下の手順に従ってください。

1. プロジェクトリポジトリを Fork します。
2. 自分のブランチで開発を行います。
3. コードを提出し、Pull Request を作成します。

皆さんと一緒にこのモデルライブラリをさらに有用なものにしましょう！