MCP Server Reunemacacada

🚀 MCP 服務器

MCP 服務器是一款強大的工具，可用於生成特定主題的 MCP。它提供了便捷的安裝與使用方式，具備多種接口滿足不同需求，同時採用了一系列技術提升性能。

🚀 快速開始

安裝依賴項

pip install mcp-server

啟動服務器

python3 -m mcp_server.runserver --port 8080

📦 安裝指南

按照以下步驟安裝和啟動 MCP 服務器：

1. 安裝依賴項：使用 pip install mcp-server 命令安裝所需依賴。
2. 啟動服務器：通過 python3 -m mcp_server.runserver --port 8080 啟動服務器。

💻 使用示例

基礎用法

from mcp_server.client import MCPClient

client = MCPClient('http://localhost:8080')

# 異步生成 MCP
task_id = client.generate_mcp_async(topic='inteligência+artificial', category='technology')

# 查詢任務狀態
status = client.check_status(task_id)
print(status)  # 輸出任務狀態

📚 詳細文檔

接口說明

基本接口

• 生成 MCP（同步）：

GET /generate_mcp?topic=主題

• 自定義參數：

GET /generate_mcp?topic=machine+learning&num_nodes=20

• 英文語言：

GET /generate_mcp?topic=javascript&language=en

異步接口

• 提交任務：

POST /generate_mcp_async?topic=inteligência+artificial&category=technology

• 查詢狀態：

GET /status/{task_id}

🔧 技術細節

關鍵技術

1. 緩存機制：結果存儲於內存中，減少重複查詢的時間消耗。
2. 異步任務處理：長時操作由後臺線程執行，不影響主程序響應速度。
3. 資源篩選：採用 TF-IDF 算法，自動挑選最相關的內容。
4. 優化爬蟲技術：提升網頁抓取效率，降低資源佔用。

性能數據

• 緩存命中：60 - 80%的查詢時間減少
• 新主題處理：30 - 50%的時間節省
• 內存使用：40 - 60%的優化效果
• 吞吐量提升：3 - 5 倍的併發能力

📦 部署方案

Docker 部署

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8080:8080 mcp-server

平臺部署

根據具體平臺（如 Render、Fly.io）提供的文檔進行部署，通常推薦使用 Docker 容器。

📄 許可證

專有軟件 - 所有權保留

未經許可複製、分發、修改、公開展示或表演本軟件是嚴格禁止的。本軟件僅限於付費訂閱用戶使用。

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最新更新：v1.1.2

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