Praneeths MCP Server

🚀 模型上下文協議（MCP）服務器

模型上下文協議（MCP）服務器是一個靈活且模塊化的服務器，可處理多種專業的上下文感知任務。它集成了研究和網絡抓取功能的MCP模塊，為需要自動化研究或即時網頁數據提取的項目提供了理想基礎。

🚀 快速開始

按照以下簡單步驟在本地設置MCP服務器：

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server

# 設置Python虛擬環境並激活它
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 安裝依賴項
pip install -r requirements.txt

# 運行服務器
python server.py

✨ 主要特性

模塊化設計 🔗

• 新的MCP模塊易於集成。
• 每個MCP模塊獨立運行，但與中心服務器無縫集成。

專用MCP模塊 🌐

• ResearchMCP：提供即時見解和摘要內容，針對用戶指定的研究查詢。採用結構化方法從可信來源驗證和呈現結果。
• WebscrapingMCP：自動化網絡數據收集，快速有效地從指定網站提取結構化內容。

記錄與調試 📋

• 內置全面的日誌記錄功能，跟蹤系統事件、有效調試和監控MCP交互。

用戶友好的交互 🤖

• 終端界面中的交互式提示，動態切換MCP模式。
• 清晰、詳細的用戶請求響應，增強可用性和可讀性。

📦 安裝指南

按照以下步驟在本地設置MCP服務器：

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server

2. 設置Python虛擬環境並激活它：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

4. 運行服務器：

python server.py

💻 使用示例

基礎用法

# 啟動服務器
python server.py

# 運行研究模塊
python server.py research

# 執行網絡抓取任務
python server.py scraping

📚 詳細文檔

概述 📚

模型上下文協議（MCP）服務器是一個靈活且模塊化的服務器，設計用於處理多種專業的上下文感知任務。目前的實現包括研究和網絡抓取功能的MCP模塊，使其成為需要自動化研究或即時網頁數據提取項目的理想基礎。

目的與動機 🎯

在當今世界，即時數據和可靠的研究是做出明智決策的基礎。該項目提供一個集中化、可擴展的平臺，輕鬆集成專業的功能，如：

• 自動化研究：快速獲取針對最新發展和歷史背景的摘要研究結果。
• 網絡抓取：無縫抓取和處理網頁數據，轉化為結構化的有意義信息。

MCP服務器提供靈活性、清晰性和可擴展性，允許開發人員和研究人員根據項目需求輕鬆集成和擴展新的MCP模塊。

未來規劃 🌟

該項目旨在不斷擴展，添加更多專業MCP模塊，如：

• AI驅動分析
• 即時數據處理
• 自然語言生成
• 情感和趨勢分析

模塊化設計鼓勵創新和新功能的集成。

貢獻 🤝

歡迎貢獻、增強或特性請求！請打開問題或拉取請求開始協作。

🔧 技術細節

技術棧 🛠️

• Python：核心實現和邏輯。
• Argparse：簡化命令行參數處理。
• 日誌記錄：用於詳細日誌和調試信息。
• JSON：結構化數據處理和通信。

📄 許可證

該項目在MIT許可證下，更多信息請查看LICENSE文件。