MCP Server V3

🚀 MCP服務器AI Chrome擴展

這是一款輕量級的AI瀏覽器擴展，它與基於Flask的MCP服務器相連，用戶能夠直接在瀏覽器中執行復雜的BODMAS（括號、指數、除法、乘法、加法、減法）運算，極大地簡化了數學計算流程。

✨ 主要特性

• 📚 支持複雜數學表達式，嚴格遵循完整的BODMAS優先級，確保計算結果的準確性。
• ⚡ 藉助後端AI MCP服務器完成即時計算，高效快速得出結果。
• 🧠 服務器配備決策和記憶模塊，能夠智能處理用戶輸入。
• 🌐 瀏覽器擴展界面簡潔直觀，操作方便。
• 🔌 實現了Chrome擴展與Flask API服務器之間的便捷通信。

🏗️ 項目結構

MCP-Server-V3/
│
├── flask-api/
│   ├── action.py           # 處理數學運算的文件
│   ├── decision.py         # 根據解析的用戶輸入做出決策
│   ├── memory.py           # 維護會話記憶和歷史記錄
│   ├── mcp_server.py       # 主Flask服務器運行API
│   ├── mcp_client.py       # 客戶端工具（如有需要）
│   ├── models.py           # 定義輸入輸出的數據模型
│   ├── perception.py       # 解析並理解用戶查詢
│   └── requirements.txt    # Python依賴項列表
│
├── chrome-extension/
│   ├── manifest.json       # Chrome擴展清單文件
│   ├── popup.html          # 擴展彈出窗口的前端界面
│   ├── popup.js            # 與後端服務器交互的JavaScript邏輯
│
├── requirements.txt        # 頂層依賴項列表
│
└── README.md               # 📄 （當前位置！）

🚀 快速開始

工作原理

1. 用戶互動：
   • 用戶打開Chrome擴展彈出窗口。
   • 輸入一個數學表達式（例如：5 * (3 + 2) - 4 / 2）。
2. Chrome擴展（前端）：
   • 捕獲用戶輸入。
   • 發送POST請求到Flask MCP服務器API。
3. Flask API（後端服務器）：
   • 使用perception.py解析輸入。
   • 通過decision.py和action.py計算符合BODMAS規則的結果。
   • 將最終結果返回給Chrome擴展。
4. 結果顯示：
   • 擴展接收響應。
   • 在彈出窗口中顯示計算結果，供用戶查看。

📦 安裝指南

1. 設置MCP服務器

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/shettysaish20/MPC-Server.git

# 進入項目目錄
cd MPC-Server

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

2. 啟動服務器

# 在flask-api目錄下運行
python mcp_server.py

📋 注意事項

⚠️ 重要提示

確保已安裝Python和Flask框架，並檢查所有依賴項是否正確安裝。

🔄 更新日誌

• 版本1.0：初步發佈，支持基本BODMAS運算。
• 版本2.0：優化性能，增強錯誤處理。

📄 許可證

MIT License