MCP Server

🚀 高級 MCP 服務器

高級 MCP 服務器是一個全面的模型上下文協議（MCP）服務器，具備網頁抓取、數據分析、系統監控、文件操作、API 集成和報告生成等高級功能。它基於 Python 構建，旨在與如 Claude Desktop 等兼容 MCP 的客戶端實現無縫集成。

🚀 快速開始

最快的啟動方式是使用 GitHub 託管版本：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git", "python", "advanced_mcp_server.py"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

將此配置添加到您的 MCP 客戶端（例如 Claude Desktop），即可立即開始使用該服務器！

✨ 主要特性

🌐 網頁抓取與內容分析

• 藉助 BeautifulSoup4 實現高級 HTML 解析
• 智能提取鏈接、圖像和純文本內容
• 自動將數據持久化存儲到 SQLite 數據庫
• 進行內容分析並提供全面統計信息
• 檢測並去除重複內容

📊 數據分析與可視化

• 集成 pandas 進行 CSV 文件分析
• 提供統計洞察，包括摘要、相關性和分佈情況
• 檢測趨勢並進行模式分析
• 使用 matplotlib 和 seaborn 生成專業可視化圖表
• 支持多種格式的導出功能

🖥️ 系統監控與性能

• 即時監控 CPU、內存和磁盤使用情況
• 可配置監控間隔和持續時間
• 跟蹤歷史數據並進行趨勢分析
• 設置性能警報和閾值監控
• 提供資源優化建議

📁 高級文件操作

• 支持模式匹配的智能文件搜索
• 進行內容分析和元數據提取
• 自動創建和管理備份
• 清理臨時和緩存文件
• 進行文件比較和差異分析
• 支持批量操作

🔌 API 集成與緩存

• 支持所有 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE 等）
• 具備可配置 TTL 的智能緩存系統
• 帶有指數退避的自動重試邏輯
• 進行響應驗證和錯誤處理
• 實現請求速率限制

🗄️ 數據庫操作與管理

• 內置 SQLite 數據庫用於數據持久化
• 執行自定義 SQL 查詢並進行安全檢查
• 提供數據導出工具（CSV、JSON、XML）
• 進行模式管理和遷移
• 優化查詢性能並進行監控

📋 綜合報告生成

• 生成包含可操作建議的系統健康報告
• 提供網頁抓取分析和內容摘要
• 生成帶有統計洞察的數據分析報告
• 支持多種輸出格式（Markdown、JSON、HTML、PDF）
• 集成圖表和交互式可視化
• 支持自動調度和報告交付

📦 安裝指南

先決條件

• Python 3.8+（推薦使用 Python 3.11+）
• pip 包管理器
• Git（用於從 GitHub 安裝）

方法 1：直接從 GitHub 安裝（推薦）

無需本地設置！服務器可直接從 GitHub 運行：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git", "python", "advanced_mcp_server.py"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

方法 2：本地安裝

適用於開發或定製需求：

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git
cd mcp_server

2. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

3. 設置可執行權限（Unix/Linux/macOS）：

chmod +x advanced_mcp_server.py

4. 添加到 MCP 配置：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/mcp_server/advanced_mcp_server.py"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

方法 3：作為 Python 包安裝

pip install git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git

然後在您的 MCP 配置中使用：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "advanced-mcp-server",
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

💻 使用示例

🌐 scrape_website

高級網頁抓取，具備內容分析和數據庫存儲功能。

參數：

• url（必需）：要抓取的目標 URL
• extract_links（可選，默認值：false）：提取所有超鏈接
• extract_images（可選，默認值：false）：提取圖像 URL 和元數據
• save_to_db（可選，默認值：true）：將內容持久化存儲到數據庫

實際示例：

// 基本網頁抓取
{
  "url": "https://example.com"
}

// 完整內容提取並存儲到數據庫
{
  "url": "https://news.ycombinator.com",
  "extract_links": true,
  "extract_images": true,
  "save_to_db": true
}

// 博客文章分析
{
  "url": "https://blog.example.com/post/123",
  "extract_links": false,
  "extract_images": false,
  "save_to_db": true
}

📊 analyze_data

進行全面統計分析並生成專業可視化圖表。

參數：

• file_path（必需）：CSV 文件路徑
• analysis_type（必需）：分析類型，包括 "summary"、"correlation"、"distribution"、"trends"、"outliers"
• create_visualization（可選，默認值：true）：生成圖表
• columns（可選）：要分析的特定列
• save_results（可選，默認值：true）：將分析結果保存到數據庫

實際示例：

// 銷售數據趨勢分析
{
  "file_path": "/data/sales_2024.csv",
  "analysis_type": "trends",
  "create_visualization": true,
  "columns": ["revenue", "units_sold", "date"]
}

// 客戶數據相關性分析
{
  "file_path": "/data/customers.csv",
  "analysis_type": "correlation",
  "create_visualization": true,
  "save_results": true
}

// 快速統計摘要
{
  "file_path": "/logs/performance_metrics.csv",
  "analysis_type": "summary",
  "create_visualization": false
}

🖥️ system_monitor

即時監控系統性能並提供警報功能。

參數：

• duration_minutes（可選，默認值：1）：監控持續時間
• interval_seconds（可選，默認值：10）：數據收集間隔
• save_metrics（可選，默認值：true）：將指標存儲到數據庫
• alert_thresholds（可選）：CPU、內存和磁盤使用的警報級別
• generate_report（可選，默認值：false）：生成性能報告

實際示例：

// 快速系統健康檢查
{
  "duration_minutes": 2,
  "interval_seconds": 5,
  "save_metrics": true
}

// 長時間監控並設置警報
{
  "duration_minutes": 30,
  "interval_seconds": 60,
  "save_metrics": true,
  "alert_thresholds": {"cpu": 80, "memory": 90, "disk": 85},
  "generate_report": true
}

// 輕量級腳本監控
{
  "duration_minutes": 1,
  "interval_seconds": 30,
  "save_metrics": false
}

📁 file_operations

支持智能搜索和分析的高級文件系統操作。

參數：

• operation（必需）：操作類型，包括 "search"、"analyze"、"backup"、"cleanup"、"compare"、"organize"
• path（必需）：目標文件或目錄路徑
• pattern（可選）：搜索模式（支持正則表達式和通配符）
• options（可選）：特定操作的配置選項
• recursive（可選，默認值：true）：是否包含子目錄
• file_types（可選）：按文件擴展名過濾

實際示例：

// 在項目中查找 TODO 註釋
{
  "operation": "search",
  "path": "/project/src",
  "pattern": "TODO|FIXME|HACK",
  "options": {"case_sensitive": false, "context_lines": 2},
  "recursive": true,
  "file_types": [".py", ".js", ".ts"]
}

// 分析項目結構
{
  "operation": "analyze",
  "path": "/project",
  "options": {"include_stats": true, "generate_tree": true},
  "recursive": true
}

// 清理臨時文件
{
  "operation": "cleanup",
  "path": "/project",
  "pattern": "*.tmp|*.cache|__pycache__",
  "options": {"dry_run": false, "backup_before_delete": true}
}

// 備份重要目錄
{
  "operation": "backup",
  "path": "/important/data",
  "options": {"destination": "/backups", "compression": "gzip", "exclude_patterns": ["*.log", "*.tmp"]}
}

🔌 api_integration

強大的 API 集成，具備智能緩存和錯誤處理功能。

參數：

• endpoint（必需）：API 端點 URL
• method（可選，默認值："GET"）：HTTP 方法
• headers（可選）：請求頭字典
• data（可選）：請求體（JSON、表單數據或原始數據）
• params（可選）：URL 查詢參數
• use_cache（可選，默認值：true）：啟用響應緩存
• cache_duration_hours（可選，默認值：1）：緩存 TTL
• timeout_seconds（可選，默認值：30）：請求超時時間
• retry_attempts（可選，默認值：3）：重試次數

實際示例：

// 緩存天氣數據請求
{
  "endpoint": "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
  "method": "GET",
  "params": {"q": "London", "appid": "your_api_key"},
  "use_cache": true,
  "cache_duration_hours": 1
}

// 帶有重試邏輯的 POST 請求
{
  "endpoint": "https://api.example.com/users",
  "method": "POST",
  "headers": {"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer token"},
  "data": {"name": "John Doe", "email": "john@example.com"},
  "use_cache": false,
  "retry_attempts": 5,
  "timeout_seconds": 60
}

// GraphQL 查詢
{
  "endpoint": "https://api.github.com/graphql",
  "method": "POST",
  "headers": {"Authorization": "Bearer github_token"},
  "data": {"query": "query { viewer { login } }"},
  "use_cache": true,
  "cache_duration_hours": 24
}

🗄️ database_query

執行 SQL 查詢，具備安全檢查和結果格式化功能。

參數：

• query（必需）：要執行的 SQL 查詢
• table（可選）：簡單操作的目標表
• limit（可選，默認值：100）：最大結果數量
• format（可選，默認值："json"）：輸出格式，包括 "json"、"csv"、"html"
• parameters（可選）：預編譯語句的查詢參數
• export_file（可選）：將結果保存到文件

實際示例：

// 分析抓取的內容
{
  "query": "SELECT url, title, LENGTH(content) as content_length FROM web_scrapes WHERE scraped_at > datetime('now', '-7 days') ORDER BY scraped_at DESC",
  "limit": 50,
  "format": "json"
}

// 系統性能趨勢分析
{
  "query": "SELECT DATE(recorded_at) as date, AVG(cpu_percent) as avg_cpu, MAX(memory_percent) as max_memory FROM system_metrics WHERE recorded_at > datetime('now', '-30 days') GROUP BY DATE(recorded_at)",
  "format": "csv",
  "export_file": "/reports/performance_trends.csv"
}

// 搜索緩存的 API 響應
{
  "query": "SELECT endpoint, COUNT(*) as request_count, AVG(LENGTH(response_data)) as avg_response_size FROM api_cache GROUP BY endpoint",
  "limit": 20
}

📋 generate_report

創建包含可視化和洞察信息的綜合報告。

參數：

• report_type（必需）：報告類型，包括 "system_health"、"web_analysis"、"data_summary"、"api_usage"、"custom"
• format（可選，默認值："markdown"）：輸出格式，包括 "markdown"、"json"、"html"、"pdf"
• include_charts（可選，默認值：true）：生成可視化圖表
• time_range（可選）：數據時間範圍過濾器
• save_to_file（可選）：將報告保存到指定文件
• email_recipients（可選）：報告接收的電子郵件地址
• template（可選）：自定義報告模板

實際示例：

// 每週系統健康報告
{
  "report_type": "system_health",
  "format": "html",
  "include_charts": true,
  "time_range": "7_days",
  "save_to_file": "/reports/weekly_health_report.html"
}

// 網頁抓取分析報告
{
  "report_type": "web_analysis",
  "format": "markdown",
  "include_charts": true,
  "time_range": "30_days",
  "save_to_file": "/reports/scraping_summary.md"
}

// 自定義商業智能報告
{
  "report_type": "custom",
  "format": "pdf",
  "include_charts": true,
  "template": "business_dashboard",
  "save_to_file": "/reports/monthly_bi_report.pdf",
  "email_recipients": ["manager@company.com", "analyst@company.com"]
}

📚 詳細文檔

🗄️ 數據庫架構

服務器會自動創建並管理一個 SQLite 數據庫，包含以下優化表：

📊 web_scrapes

存儲網頁抓取結果，支持全文搜索。

• id：主鍵（INTEGER）
• url：抓取的 URL（TEXT，已索引）
• title：頁面標題（TEXT）
• content：提取的文本內容（TEXT）
• links_count：提取的鏈接數量（INTEGER）
• images_count：提取的圖像數量（INTEGER）
• word_count：內容的單詞數量（INTEGER）
• scraped_at：時間戳（TIMESTAMP，已索引）

📈 system_metrics

存儲即時和歷史系統性能數據。

• id：主鍵（INTEGER）
• cpu_percent：CPU 使用百分比（REAL）
• memory_percent：內存使用百分比（REAL）
• disk_usage：磁盤使用百分比（REAL）
• network_io：網絡 I/O 統計信息（TEXT）
• process_count：活動進程數量（INTEGER）
• recorded_at：時間戳（TIMESTAMP，已索引）

🔄 api_cache

智能 API 響應緩存，支持 TTL 管理。

• id：主鍵（INTEGER）
• endpoint：API 端點 URL（TEXT，已索引）
• method：HTTP 方法（TEXT）
• response_data：緩存的響應（TEXT）
• response_status：HTTP 狀態碼（INTEGER）
• response_size：響應大小（字節）（INTEGER）
• cached_at：緩存時間戳（TIMESTAMP，已索引）
• expires_at：緩存過期時間（TIMESTAMP，已索引）

📁 file_operations

記錄文件操作歷史和元數據。

• id：主鍵（INTEGER）
• operation_type：執行的操作類型（TEXT）
• file_path：目標文件/目錄路徑（TEXT）
• file_size：文件大小（字節）（INTEGER）
• operation_result：操作結果（TEXT）
• execution_time：執行時間（秒）（REAL）
• created_at：時間戳（TIMESTAMP，已索引）

🚨 故障排除

常見安裝問題

Python 版本兼容性

# 檢查 Python 版本
python --version

# 如果使用 Python 3.8 或更早版本，請升級：
# Windows：從 python.org 下載
# macOS：使用 brew install python@3.11
# Ubuntu：使用 sudo apt install python3.11

缺少依賴項

# 安裝所有依賴項
pip install -r requirements.txt

# 對於特定缺失的包：
pip install mcp aiohttp pandas matplotlib seaborn beautifulsoup4 psutil requests

# 如果仍然存在問題，嘗試：
pip install --upgrade pip
pip install --force-reinstall -r requirements.txt

權限錯誤（Unix/Linux/macOS）

# 使腳本可執行
chmod +x advanced_mcp_server.py

# 或者直接使用 Python 運行
python advanced_mcp_server.py

MCP 配置問題

服務器無法啟動

1. 檢查 MCP 客戶端日誌以查找錯誤消息
2. 驗證配置文件中的文件路徑是否為絕對路徑
3. 手動測試服務器：

python advanced_mcp_server.py
# 應顯示服務器啟動消息

GitHub 模式下的導入錯誤

// 如有需要，添加環境變量
{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git", "python", "advanced_mcp_server.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": ".",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}

工具批准問題

確保工具已包含在 autoApprove 列表中：

"autoApprove": [
  "scrape_website",
  "analyze_data", 
  "system_monitor",
  "file_operations",
  "api_integration",
  "database_query",
  "generate_report"
]

運行時問題

內存使用問題

• 處理大型數據集：使用 limit 參數分塊處理
• 長時間監控：縮短監控間隔或持續時間
• 數據庫大小：定期清理舊數據

網絡超時問題

• 增加 API 調用的超時值
• 檢查防火牆設置以確保出站連接正常
• 批量操作時使用較小的批次大小

文件權限錯誤

• Windows：必要時以管理員身份運行
• Unix/Linux：檢查文件/目錄權限
• 使用絕對路徑以避免相對路徑問題

性能優化

數據庫性能

# 定期維護（添加到定時任務）
python -c "
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('server.db')
conn.execute('VACUUM')
conn.execute('ANALYZE')
conn.close()
"

內存管理

• 大文件操作時使用流式處理
• 生成可視化圖表後及時清理
• 大查詢結果採用分頁處理

🔧 技術細節

🔒 安全考慮

數據保護

• 數據庫加密：敏感數據存儲在本地 SQLite 數據庫中
• API 密鑰：存儲在環境變量中，而非代碼中
• 文件訪問：服務器遵循系統文件權限
• 輸入驗證：對所有輸入進行清理和驗證

網絡安全

• 僅使用 HTTPS：API 調用使用安全連接
• 速率限制：內置請求限流功能
• 錯誤處理：錯誤信息中不暴露敏感信息
• 緩存：可排除敏感 API 響應的緩存

最佳實踐

• 定期更新：保持依賴項更新
• 訪問控制：適當限制 MCP 服務器的訪問權限
• 監控：使用系統監控功能監測安全事件
• 備份：定期備份數據庫和配置文件

🤝 貢獻指南

我們歡迎您的貢獻！以下是您可以幫助改進高級 MCP 服務器的方式：

🚀 貢獻者快速入門

1. 在 GitHub 上 Fork 該倉庫
2. 本地克隆您的 Fork：

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp_server.git
cd mcp_server

3. 創建一個功能分支：

git checkout -b feature/amazing-feature

4. 設置開發環境：

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt  # 如果可用

🛠️ 開發指南

代碼風格

• 遵循 PEP 8 Python 風格指南
• 為函數參數和返回值使用類型提示
• 為所有函數和類添加文檔字符串
• 保持函數功能單一且專注

測試

# 運行測試（如果可用）
python -m pytest tests/

# 手動測試
python advanced_mcp_server.py --test-mode

# 與 MCP 客戶端進行集成測試

添加新工具

1. 在 handle_list_tools() 中定義工具：

Tool(
    name="your_new_tool",
    description="Clear description of what it does",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "parameter_name": {
                "type": "string",
                "description": "Parameter description"
            }
        },
        "required": ["parameter_name"]
    }
)

2. 在 handle_call_tool() 中實現處理程序：

elif request.params.name == "your_new_tool":
    return await self.your_new_tool_method(request.params.arguments)

3. 創建方法：

async def your_new_tool_method(self, args: Dict[str, Any]) -> List[types.TextContent]:
    """
    Implement your tool functionality here.
    
    Args:
        args: Dictionary of tool arguments
        
    Returns:
        List of TextContent with results
    """
    # Implementation here
    pass

4. 在 README.md 中更新文檔

數據庫更改

• 為模式更改創建遷移腳本
• 儘可能保持向後兼容性
• 在提交消息中記錄模式更改

📝 提交指南

使用規範提交：

git commit -m "feat: add new data visualization tool"
git commit -m "fix: resolve database connection timeout"
git commit -m "docs: update API documentation"
git commit -m "refactor: optimize file search algorithm"

🐛 錯誤報告

報告錯誤時，請提供以下信息：

• 操作系統和 Python 版本
• 使用的 MCP 客戶端（如 Claude Desktop）
• 錯誤消息和堆棧跟蹤
• 復現問題的步驟
• 預期行為與實際行為的對比

💡 功能請求

提出新功能請求時，請：

• 檢查現有問題以避免重複
• 描述用例和要解決的問題
• 提供功能使用示例
• 考慮向後兼容性

🔄 拉取請求流程

1. 根據需要更新文檔
2. 為新功能添加/更新測試
3. 確保所有測試通過
4. 如有必要，更新 CHANGELOG.md
5. 請求維護者進行審查

📋 開發路線圖

計劃中的功能和改進：

• [ ] 支持多格式數據導出（Excel、Parquet、XML）
• [ ] 實現高級自動化報告調度
• [ ] 開發插件系統以支持自定義擴展
• [ ] 構建用於服務器管理的 Web 儀表盤
• [ ] 支持 Docker 容器化部署
• [ ] 集成 Redis 實現分佈式緩存
• [ ] 集成機器學習進行數據分析
• [ ] 實現即時通知和警報功能
• [ ] 構建身份驗證和授權系統
• [ ] 為每個客戶端設置 API 速率限制
• [ ] 構建包含 CI/CD 的綜合測試套件
• [ ] 開發性能基準測試工具

🏗️ 倉庫結構

mcp_server/
├── 📄 advanced_mcp_server.py      # 主 MCP 服務器實現文件
├── 📄 requirements.txt            # Python 依賴項文件
├── 📄 setup.py                   # 包配置文件
├── 📄 README.md                  # 本項目文檔
├── 📄 CHANGELOG.md               # 版本歷史記錄（計劃中）
├── 📄 LICENSE                    # MIT 許可證文件（計劃中）
│
├── 🗂️ configs/                   # 配置文件目錄
│   ├── 📄 github_mcp_config.json      # GitHub 部署配置文件
│   ├── 📄 local_mcp_config.json       # 本地開發配置文件
│   ├── 📄 mcp_config_direct.json      # 直接執行配置文件
│   └── 📄 working_mcp_config.json     # 工作配置文件
│
├── 🗂️ docs/                      # 文檔目錄（計劃中）
│   ├── 📄 mcp_github_configs.md       # GitHub 配置指南
│   ├── 📄 api_reference.md            # API 文檔（計劃中）
│   ├── 📄 examples.md                 # 使用示例（計劃中）
│   └── 📄 troubleshooting.md          # 故障排除指南（計劃中）
│
├── 🗂️ scripts/                   # 實用腳本目錄
│   ├── 📄 github_mcp_runner.py        # GitHub 執行包裝器
│   └── 📄 run_github_mcp.py          # 替代運行器
│
├── 🗂️ tests/                     # 測試套件目錄（計劃中）
│   ├── 📄 test_server.py              # 服務器測試文件
│   ├── 📄 test_tools.py               # 工具功能測試文件
│   └── 📄 test_integration.py         # 集成測試文件
│
└── 🗂️ examples/                  # 使用示例目錄（計劃中）
    ├── 📄 basic_usage.py              # 基本服務器使用示例
    ├── 📄 advanced_analysis.py        # 複雜數據分析示例
    └── 📄 custom_tools.py             # 自定義工具開發示例

📁 關鍵文件說明

• advanced_mcp_server.py：核心服務器實現，包含所有工具
• requirements.txt：所有 Python 依賴項及版本約束
• setup.py：包元數據和安裝配置
• github_mcp_runner.py：用於從 GitHub 運行服務器的包裝器
• 配置文件：提供不同場景下的 MCP 配置

🌟 使用案例與示例

📊 商業智能儀表盤

# 1. 監控系統性能
{"duration_minutes": 60, "interval_seconds": 300, "save_metrics": true}

# 2. 分析銷售數據
{"file_path": "/data/sales.csv", "analysis_type": "trends", "create_visualization": true}

# 3. 生成高管報告
{"report_type": "data_summary", "format": "html", "include_charts": true}

🔍 內容研究與分析

# 1. 抓取競爭對手網站
{"url": "https://competitor.com", "extract_links": true, "save_to_db": true}

# 2. 分析內容模式
{"query": "SELECT title, word_count FROM web_scrapes WHERE scraped_at > datetime('now', '-7 days')"}

# 3. 生成內容報告
{"report_type": "web_analysis", "format": "markdown", "time_range": "7_days"}

🔧 DevOps 與系統管理

# 1. 監控服務器健康狀況
{"duration_minutes": 1440, "interval_seconds": 600, "alert_thresholds": {"cpu": 80}}

# 2. 分析日誌文件
{"operation": "analyze", "path": "/var/log", "file_types": [".log"]}

# 3. 清理舊文件
{"operation": "cleanup", "path": "/tmp", "pattern": "*.tmp|*.cache"}

📈 數據科學工作流

# 1. 導入並分析數據集
{"file_path": "/data/experiment.csv", "analysis_type": "summary"}

# 2. 生成相關性矩陣
{"file_path": "/data/experiment.csv", "analysis_type": "correlation", "create_visualization": true}

# 3. 導出結果
{"query": "SELECT * FROM analysis_results", "format": "csv", "export_file": "/results/output.csv"}

📚 相關項目與資源

🔗 MCP 生態系統

• 模型上下文協議 - 官方 MCP 文檔
• MCP Python SDK - MCP 的 Python SDK
• Claude Desktop - 流行的 MCP 客戶端

🛠️ 使用的工具和庫

• aiohttp - 異步 HTTP 客戶端/服務器
• pandas - 數據處理和分析
• matplotlib - 數據可視化
• BeautifulSoup - HTML 解析
• psutil - 系統監控

🎓 學習資源

• Python 異步編程 - Asyncio 文檔
• SQLite 教程 - SQLite 學習指南
• Python 數據分析 - Pandas 用戶指南

🆕 變更日誌

版本 1.0.0（當前版本）

• ✅ 初始版本，具備核心功能
• ✅ 網頁抓取，支持內容分析
• ✅ 數據分析，支持可視化
• ✅ 系統監控，支持指標存儲
• ✅ 文件操作，支持搜索功能
• ✅ API 集成，支持緩存
• ✅ 數據庫操作，支持 SQL
• ✅ 報告生成，支持多種格式

計劃中的 1.1.0 版本

• 🔄 增強錯誤處理和恢復能力
• 🔄 引入插件架構，實現可擴展性
• 🔄 開發 Web 儀表盤，用於服務器管理
• 🔄 支持 Docker，實現容器化部署
• 🔄 實現高級身份驗證和授權

計劃中的 1.2.0 版本

• 🔄 集成機器學習
• 🔄 實現即時通知和警報
• 🔄 使用 Redis 實現分佈式緩存
• 🔄 進行性能優化和基準測試
• 🔄 構建包含 CI/CD 的綜合測試套件

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證，詳情請參閱 LICENSE 文件。

MIT 許可證摘要

• ✅ 允許商業使用
• ✅ 允許修改
• ✅ 允許分發
• ✅ 允許個人使用
• ❌ 不提供任何保證
• ❌ 不承擔任何責任

🙏 致謝

💡 靈感來源與感謝

• Anthropic 創造了 Claude 和 MCP 標準
• Model Context Protocol 社區 提供了出色的框架
• 所有開源貢獻者 為項目中使用的優秀庫做出了貢獻
• 早期採用者和測試人員 提供了寶貴的反饋

🌟 特別感謝

• Python 軟件基金會 打造了令人驚歎的 Python 生態系統
• SQLite 團隊 開發了可靠的嵌入式數據庫
• Matplotlib/Seaborn 團隊 提供了強大的可視化工具
• pandas 團隊 讓數據分析變得更加便捷

📞 支持與社區

🆘 獲取幫助

• 📖 文檔：從本 README 和 /docs 文件夾開始
• 🐛 問題反饋：在 GitHub Issues 上報告錯誤和請求功能
• 💬 討論交流：加入 GitHub Discussions 參與討論
• 📧 電子郵件：如有私人諮詢，請聯繫維護者

🌍 社區準則

• 相互尊重，包容他人
• 幫助他人，共同學習和成長
• 分享知識 和經驗
• 積極貢獻，推動生態系統發展
• 遵守行為準則

🔮 未來願景

我們的目標是讓 高級 MCP 服務器 成為以下人群的首選解決方案：

• 數據專業人員，需要全面的分析工具
• 開發人員，需要強大的系統集成能力
• 企業，尋求自動化報告和監控功能
• 研究人員，進行數據驅動的調查
• DevOps 團隊，管理複雜的基礎設施

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