Osm MCP Puca

🚀 osm-mcp-puca

這是一個可與LLM聊天機器人搭配使用的MCP服務器，為用戶提供與OpenStreetMap相關的實用工具。

🚀 快速開始

準備工作

確保你已經安裝了必要的依賴，下面是使用示例代碼的運行步驟。

代碼示例

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerHTTP
import asyncio

server = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.40:8111/sse')
agent = Agent('openai:gpt-4o', mcp_servers=[server])

async def main():
    async with agent.run_mcp_servers():
        工具列表 = await server.list_tools()
        print(工具列表)
        結果 = await agent.run('請加上數字14和33')
    print(結果.output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

代碼解釋

上述代碼展示瞭如何創建一個MCP服務器實例，並使用Agent來調用該服務器提供的工具。代碼中的run()方法會返回一個包含輸出結果的對象。

💻 使用示例

基礎用法

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerHTTP
import asyncio

server = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.40:8111/sse')
agent = Agent('openai:gpt-4o', mcp_servers=[server])

async def main():
    async with agent.run_mcp_servers():
        工具列表 = await server.list_tools()
        print(工具列表)
        結果 = await agent.run('請加上數字14和33')
    print(結果.output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

此示例展示瞭如何初始化MCPServerHTTP和Agent，並調用服務器的工具獲取工具列表以及執行簡單的計算任務。

高級用法

在實際應用中，你可以根據需求連接多個MCP服務器，以擴展功能。例如：

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerHTTP
import asyncio

server1 = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.40:8111/sse')
server2 = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.41:8111/sse')
agent = Agent('openai:gpt-4o', mcp_servers=[server1, server2])

async def main():
    async with agent.run_mcp_servers():
        # 從多個服務器獲取工具列表
        tools1 = await server1.list_tools()
        tools2 = await server2.list_tools()
        print(tools1)
        print(tools2)
        # 執行更復雜的任務
        result = await agent.run('請分析這些工具的特點並給出使用建議')
    print(result.output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

📚 詳細文檔

工具說明