MCP With Rag Demo

🚀 模型控制協議（MCP）示例

本項目提供了一個完整的示例實現，幫助大家更好地理解和使用模型控制協議（Model Control Protocol, MCP），讓你能輕鬆通過標準化接口與不同的機器學習模型進行交互。

🚀 快速開始

項目依賴

在運行示例之前，請確保安裝所有所需的依賴項：

pip install -r requirements.txt

環境變量配置

創建一個 .env 文件，並根據需要進行配置。我們提供了一個模板文件 .env.example，可按以下操作：

cp .env.example .env

編輯 .env 文件並添加您的 API 密鑰和其他配置：

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
MCP_SERVER_URL=http://localhost:3000
DEBUG=false

• OPENAI_API_KEY：您的 OpenAI API 密鑰（必填）。
• MCP_SERVER_URL：MCP 服務器的 URL 地址（可選，默認為 http://localhost:3000）。
• DEBUG：啟用調試模式（可選，默認為 false）。

運行示例

運行以下命令啟動示例：

python openai_example.py

您也可以通過命令行參數直接指定配置：

python openai_example.py --api-key your_api_key_here --server-url http://localhost:3000 --debug

✨ 主要特性

• 多模型支持：兼容多種深度學習框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）。
• 靈活配置：支持自定義參數和超參數調優。
• 高效管理：提供模型版本控制和部署功能。

💻 使用示例

基礎用法

示例功能說明如下：

1. 加載環境變量並解析配置。
2. 使用 OpenAI API 初始化模型客戶端。
3. 列出可用的模型列表。
4. 創建一個簡單的聊天完成示例。

📚 詳細文檔

常見問題 troubleshooting

連接問題

• 連接被拒絕：請確保服務器已正確運行，並且客戶端使用了正確的 URL 地址（默認為 http://localhost:3000）。
• 自動添加 /sse 路徑：當指定的 URL 缺少 /sse 時，客戶端會自動在末尾附加該路徑。

調試模式

如果您遇到問題，請啟用調試模式以獲取更多日誌信息：

python client_example.py --debug

📄 許可證

該項目作為示例實現提供，並採用 MIT 許可證開源。請參考項目的 LICENSE 文件以獲取詳細許可信息。

如需進一步瞭解 MCP 協議或項目，請訪問我們的文檔頁面或聯繫支持團隊。