MCP Server

🚀 高级 MCP 服务器

高级 MCP 服务器是一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，具备网页抓取、数据分析、系统监控、文件操作、API 集成和报告生成等高级功能。它基于 Python 构建，旨在与如 Claude Desktop 等兼容 MCP 的客户端实现无缝集成。

🚀 快速开始

最快的启动方式是使用 GitHub 托管版本：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git", "python", "advanced_mcp_server.py"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

将此配置添加到您的 MCP 客户端（例如 Claude Desktop），即可立即开始使用该服务器！

✨ 主要特性

🌐 网页抓取与内容分析

• 借助 BeautifulSoup4 实现高级 HTML 解析
• 智能提取链接、图像和纯文本内容
• 自动将数据持久化存储到 SQLite 数据库
• 进行内容分析并提供全面统计信息
• 检测并去除重复内容

📊 数据分析与可视化

• 集成 pandas 进行 CSV 文件分析
• 提供统计洞察，包括摘要、相关性和分布情况
• 检测趋势并进行模式分析
• 使用 matplotlib 和 seaborn 生成专业可视化图表
• 支持多种格式的导出功能

🖥️ 系统监控与性能

• 实时监控 CPU、内存和磁盘使用情况
• 可配置监控间隔和持续时间
• 跟踪历史数据并进行趋势分析
• 设置性能警报和阈值监控
• 提供资源优化建议

📁 高级文件操作

• 支持模式匹配的智能文件搜索
• 进行内容分析和元数据提取
• 自动创建和管理备份
• 清理临时和缓存文件
• 进行文件比较和差异分析
• 支持批量操作

🔌 API 集成与缓存

• 支持所有 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE 等）
• 具备可配置 TTL 的智能缓存系统
• 带有指数退避的自动重试逻辑
• 进行响应验证和错误处理
• 实现请求速率限制

🗄️ 数据库操作与管理

• 内置 SQLite 数据库用于数据持久化
• 执行自定义 SQL 查询并进行安全检查
• 提供数据导出工具（CSV、JSON、XML）
• 进行模式管理和迁移
• 优化查询性能并进行监控

📋 综合报告生成

• 生成包含可操作建议的系统健康报告
• 提供网页抓取分析和内容摘要
• 生成带有统计洞察的数据分析报告
• 支持多种输出格式（Markdown、JSON、HTML、PDF）
• 集成图表和交互式可视化
• 支持自动调度和报告交付

📦 安装指南

先决条件

• Python 3.8+（推荐使用 Python 3.11+）
• pip 包管理器
• Git（用于从 GitHub 安装）

方法 1：直接从 GitHub 安装（推荐）

无需本地设置！服务器可直接从 GitHub 运行：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git", "python", "advanced_mcp_server.py"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

方法 2：本地安装

适用于开发或定制需求：

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git
cd mcp_server

2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

3. 设置可执行权限（Unix/Linux/macOS）：

chmod +x advanced_mcp_server.py

4. 添加到 MCP 配置：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/mcp_server/advanced_mcp_server.py"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

方法 3：作为 Python 包安装

pip install git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git

然后在您的 MCP 配置中使用：

{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "advanced-mcp-server",
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["scrape_website", "analyze_data", "system_monitor", "file_operations", "api_integration", "database_query", "generate_report"]
    }
  }
}

💻 使用示例

🌐 scrape_website

高级网页抓取，具备内容分析和数据库存储功能。

参数：

• url（必需）：要抓取的目标 URL
• extract_links（可选，默认值：false）：提取所有超链接
• extract_images（可选，默认值：false）：提取图像 URL 和元数据
• save_to_db（可选，默认值：true）：将内容持久化存储到数据库

实际示例：

// 基本网页抓取
{
  "url": "https://example.com"
}

// 完整内容提取并存储到数据库
{
  "url": "https://news.ycombinator.com",
  "extract_links": true,
  "extract_images": true,
  "save_to_db": true
}

// 博客文章分析
{
  "url": "https://blog.example.com/post/123",
  "extract_links": false,
  "extract_images": false,
  "save_to_db": true
}

📊 analyze_data

进行全面统计分析并生成专业可视化图表。

参数：

• file_path（必需）：CSV 文件路径
• analysis_type（必需）：分析类型，包括 "summary"、"correlation"、"distribution"、"trends"、"outliers"
• create_visualization（可选，默认值：true）：生成图表
• columns（可选）：要分析的特定列
• save_results（可选，默认值：true）：将分析结果保存到数据库

实际示例：

// 销售数据趋势分析
{
  "file_path": "/data/sales_2024.csv",
  "analysis_type": "trends",
  "create_visualization": true,
  "columns": ["revenue", "units_sold", "date"]
}

// 客户数据相关性分析
{
  "file_path": "/data/customers.csv",
  "analysis_type": "correlation",
  "create_visualization": true,
  "save_results": true
}

// 快速统计摘要
{
  "file_path": "/logs/performance_metrics.csv",
  "analysis_type": "summary",
  "create_visualization": false
}

🖥️ system_monitor

实时监控系统性能并提供警报功能。

参数：

• duration_minutes（可选，默认值：1）：监控持续时间
• interval_seconds（可选，默认值：10）：数据收集间隔
• save_metrics（可选，默认值：true）：将指标存储到数据库
• alert_thresholds（可选）：CPU、内存和磁盘使用的警报级别
• generate_report（可选，默认值：false）：生成性能报告

实际示例：

// 快速系统健康检查
{
  "duration_minutes": 2,
  "interval_seconds": 5,
  "save_metrics": true
}

// 长时间监控并设置警报
{
  "duration_minutes": 30,
  "interval_seconds": 60,
  "save_metrics": true,
  "alert_thresholds": {"cpu": 80, "memory": 90, "disk": 85},
  "generate_report": true
}

// 轻量级脚本监控
{
  "duration_minutes": 1,
  "interval_seconds": 30,
  "save_metrics": false
}

📁 file_operations

支持智能搜索和分析的高级文件系统操作。

参数：

• operation（必需）：操作类型，包括 "search"、"analyze"、"backup"、"cleanup"、"compare"、"organize"
• path（必需）：目标文件或目录路径
• pattern（可选）：搜索模式（支持正则表达式和通配符）
• options（可选）：特定操作的配置选项
• recursive（可选，默认值：true）：是否包含子目录
• file_types（可选）：按文件扩展名过滤

实际示例：

// 在项目中查找 TODO 注释
{
  "operation": "search",
  "path": "/project/src",
  "pattern": "TODO|FIXME|HACK",
  "options": {"case_sensitive": false, "context_lines": 2},
  "recursive": true,
  "file_types": [".py", ".js", ".ts"]
}

// 分析项目结构
{
  "operation": "analyze",
  "path": "/project",
  "options": {"include_stats": true, "generate_tree": true},
  "recursive": true
}

// 清理临时文件
{
  "operation": "cleanup",
  "path": "/project",
  "pattern": "*.tmp|*.cache|__pycache__",
  "options": {"dry_run": false, "backup_before_delete": true}
}

// 备份重要目录
{
  "operation": "backup",
  "path": "/important/data",
  "options": {"destination": "/backups", "compression": "gzip", "exclude_patterns": ["*.log", "*.tmp"]}
}

🔌 api_integration

强大的 API 集成，具备智能缓存和错误处理功能。

参数：

• endpoint（必需）：API 端点 URL
• method（可选，默认值："GET"）：HTTP 方法
• headers（可选）：请求头字典
• data（可选）：请求体（JSON、表单数据或原始数据）
• params（可选）：URL 查询参数
• use_cache（可选，默认值：true）：启用响应缓存
• cache_duration_hours（可选，默认值：1）：缓存 TTL
• timeout_seconds（可选，默认值：30）：请求超时时间
• retry_attempts（可选，默认值：3）：重试次数

实际示例：

// 缓存天气数据请求
{
  "endpoint": "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
  "method": "GET",
  "params": {"q": "London", "appid": "your_api_key"},
  "use_cache": true,
  "cache_duration_hours": 1
}

// 带有重试逻辑的 POST 请求
{
  "endpoint": "https://api.example.com/users",
  "method": "POST",
  "headers": {"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer token"},
  "data": {"name": "John Doe", "email": "john@example.com"},
  "use_cache": false,
  "retry_attempts": 5,
  "timeout_seconds": 60
}

// GraphQL 查询
{
  "endpoint": "https://api.github.com/graphql",
  "method": "POST",
  "headers": {"Authorization": "Bearer github_token"},
  "data": {"query": "query { viewer { login } }"},
  "use_cache": true,
  "cache_duration_hours": 24
}

🗄️ database_query

执行 SQL 查询，具备安全检查和结果格式化功能。

参数：

• query（必需）：要执行的 SQL 查询
• table（可选）：简单操作的目标表
• limit（可选，默认值：100）：最大结果数量
• format（可选，默认值："json"）：输出格式，包括 "json"、"csv"、"html"
• parameters（可选）：预编译语句的查询参数
• export_file（可选）：将结果保存到文件

实际示例：

// 分析抓取的内容
{
  "query": "SELECT url, title, LENGTH(content) as content_length FROM web_scrapes WHERE scraped_at > datetime('now', '-7 days') ORDER BY scraped_at DESC",
  "limit": 50,
  "format": "json"
}

// 系统性能趋势分析
{
  "query": "SELECT DATE(recorded_at) as date, AVG(cpu_percent) as avg_cpu, MAX(memory_percent) as max_memory FROM system_metrics WHERE recorded_at > datetime('now', '-30 days') GROUP BY DATE(recorded_at)",
  "format": "csv",
  "export_file": "/reports/performance_trends.csv"
}

// 搜索缓存的 API 响应
{
  "query": "SELECT endpoint, COUNT(*) as request_count, AVG(LENGTH(response_data)) as avg_response_size FROM api_cache GROUP BY endpoint",
  "limit": 20
}

📋 generate_report

创建包含可视化和洞察信息的综合报告。

参数：

• report_type（必需）：报告类型，包括 "system_health"、"web_analysis"、"data_summary"、"api_usage"、"custom"
• format（可选，默认值："markdown"）：输出格式，包括 "markdown"、"json"、"html"、"pdf"
• include_charts（可选，默认值：true）：生成可视化图表
• time_range（可选）：数据时间范围过滤器
• save_to_file（可选）：将报告保存到指定文件
• email_recipients（可选）：报告接收的电子邮件地址
• template（可选）：自定义报告模板

实际示例：

// 每周系统健康报告
{
  "report_type": "system_health",
  "format": "html",
  "include_charts": true,
  "time_range": "7_days",
  "save_to_file": "/reports/weekly_health_report.html"
}

// 网页抓取分析报告
{
  "report_type": "web_analysis",
  "format": "markdown",
  "include_charts": true,
  "time_range": "30_days",
  "save_to_file": "/reports/scraping_summary.md"
}

// 自定义商业智能报告
{
  "report_type": "custom",
  "format": "pdf",
  "include_charts": true,
  "template": "business_dashboard",
  "save_to_file": "/reports/monthly_bi_report.pdf",
  "email_recipients": ["manager@company.com", "analyst@company.com"]
}

📚 详细文档

🗄️ 数据库架构

服务器会自动创建并管理一个 SQLite 数据库，包含以下优化表：

📊 web_scrapes

存储网页抓取结果，支持全文搜索。

• id：主键（INTEGER）
• url：抓取的 URL（TEXT，已索引）
• title：页面标题（TEXT）
• content：提取的文本内容（TEXT）
• links_count：提取的链接数量（INTEGER）
• images_count：提取的图像数量（INTEGER）
• word_count：内容的单词数量（INTEGER）
• scraped_at：时间戳（TIMESTAMP，已索引）

📈 system_metrics

存储实时和历史系统性能数据。

• id：主键（INTEGER）
• cpu_percent：CPU 使用百分比（REAL）
• memory_percent：内存使用百分比（REAL）
• disk_usage：磁盘使用百分比（REAL）
• network_io：网络 I/O 统计信息（TEXT）
• process_count：活动进程数量（INTEGER）
• recorded_at：时间戳（TIMESTAMP，已索引）

🔄 api_cache

智能 API 响应缓存，支持 TTL 管理。

• id：主键（INTEGER）
• endpoint：API 端点 URL（TEXT，已索引）
• method：HTTP 方法（TEXT）
• response_data：缓存的响应（TEXT）
• response_status：HTTP 状态码（INTEGER）
• response_size：响应大小（字节）（INTEGER）
• cached_at：缓存时间戳（TIMESTAMP，已索引）
• expires_at：缓存过期时间（TIMESTAMP，已索引）

📁 file_operations

记录文件操作历史和元数据。

• id：主键（INTEGER）
• operation_type：执行的操作类型（TEXT）
• file_path：目标文件/目录路径（TEXT）
• file_size：文件大小（字节）（INTEGER）
• operation_result：操作结果（TEXT）
• execution_time：执行时间（秒）（REAL）
• created_at：时间戳（TIMESTAMP，已索引）

🚨 故障排除

常见安装问题

Python 版本兼容性

# 检查 Python 版本
python --version

# 如果使用 Python 3.8 或更早版本，请升级：
# Windows：从 python.org 下载
# macOS：使用 brew install python@3.11
# Ubuntu：使用 sudo apt install python3.11

缺少依赖项

# 安装所有依赖项
pip install -r requirements.txt

# 对于特定缺失的包：
pip install mcp aiohttp pandas matplotlib seaborn beautifulsoup4 psutil requests

# 如果仍然存在问题，尝试：
pip install --upgrade pip
pip install --force-reinstall -r requirements.txt

权限错误（Unix/Linux/macOS）

# 使脚本可执行
chmod +x advanced_mcp_server.py

# 或者直接使用 Python 运行
python advanced_mcp_server.py

MCP 配置问题

服务器无法启动

1. 检查 MCP 客户端日志以查找错误消息
2. 验证配置文件中的文件路径是否为绝对路径
3. 手动测试服务器：

python advanced_mcp_server.py
# 应显示服务器启动消息

GitHub 模式下的导入错误

// 如有需要，添加环境变量
{
  "mcpServers": {
    "advanced-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/hezronkimutai/mcp_server.git", "python", "advanced_mcp_server.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": ".",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}

工具批准问题

确保工具已包含在 autoApprove 列表中：

"autoApprove": [
  "scrape_website",
  "analyze_data", 
  "system_monitor",
  "file_operations",
  "api_integration",
  "database_query",
  "generate_report"
]

运行时问题

内存使用问题

• 处理大型数据集：使用 limit 参数分块处理
• 长时间监控：缩短监控间隔或持续时间
• 数据库大小：定期清理旧数据

网络超时问题

• 增加 API 调用的超时值
• 检查防火墙设置以确保出站连接正常
• 批量操作时使用较小的批次大小

文件权限错误

• Windows：必要时以管理员身份运行
• Unix/Linux：检查文件/目录权限
• 使用绝对路径以避免相对路径问题

性能优化

数据库性能

# 定期维护（添加到定时任务）
python -c "
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('server.db')
conn.execute('VACUUM')
conn.execute('ANALYZE')
conn.close()
"

内存管理

• 大文件操作时使用流式处理
• 生成可视化图表后及时清理
• 大查询结果采用分页处理

🔧 技术细节

🔒 安全考虑

数据保护

• 数据库加密：敏感数据存储在本地 SQLite 数据库中
• API 密钥：存储在环境变量中，而非代码中
• 文件访问：服务器遵循系统文件权限
• 输入验证：对所有输入进行清理和验证

网络安全

• 仅使用 HTTPS：API 调用使用安全连接
• 速率限制：内置请求限流功能
• 错误处理：错误信息中不暴露敏感信息
• 缓存：可排除敏感 API 响应的缓存

最佳实践

• 定期更新：保持依赖项更新
• 访问控制：适当限制 MCP 服务器的访问权限
• 监控：使用系统监控功能监测安全事件
• 备份：定期备份数据库和配置文件

🤝 贡献指南

我们欢迎您的贡献！以下是您可以帮助改进高级 MCP 服务器的方式：

🚀 贡献者快速入门

1. 在 GitHub 上 Fork 该仓库
2. 本地克隆您的 Fork：

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp_server.git
cd mcp_server

3. 创建一个功能分支：

git checkout -b feature/amazing-feature

4. 设置开发环境：

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt  # 如果可用

🛠️ 开发指南

代码风格

• 遵循 PEP 8 Python 风格指南
• 为函数参数和返回值使用类型提示
• 为所有函数和类添加文档字符串
• 保持函数功能单一且专注

测试

# 运行测试（如果可用）
python -m pytest tests/

# 手动测试
python advanced_mcp_server.py --test-mode

# 与 MCP 客户端进行集成测试

添加新工具

1. 在 handle_list_tools() 中定义工具：

Tool(
    name="your_new_tool",
    description="Clear description of what it does",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "parameter_name": {
                "type": "string",
                "description": "Parameter description"
            }
        },
        "required": ["parameter_name"]
    }
)

2. 在 handle_call_tool() 中实现处理程序：

elif request.params.name == "your_new_tool":
    return await self.your_new_tool_method(request.params.arguments)

3. 创建方法：

async def your_new_tool_method(self, args: Dict[str, Any]) -> List[types.TextContent]:
    """
    Implement your tool functionality here.
    
    Args:
        args: Dictionary of tool arguments
        
    Returns:
        List of TextContent with results
    """
    # Implementation here
    pass

4. 在 README.md 中更新文档

数据库更改

• 为模式更改创建迁移脚本
• 尽可能保持向后兼容性
• 在提交消息中记录模式更改

📝 提交指南

使用规范提交：

git commit -m "feat: add new data visualization tool"
git commit -m "fix: resolve database connection timeout"
git commit -m "docs: update API documentation"
git commit -m "refactor: optimize file search algorithm"

🐛 错误报告

报告错误时，请提供以下信息：

• 操作系统和 Python 版本
• 使用的 MCP 客户端（如 Claude Desktop）
• 错误消息和堆栈跟踪
• 复现问题的步骤
• 预期行为与实际行为的对比

💡 功能请求

提出新功能请求时，请：

• 检查现有问题以避免重复
• 描述用例和要解决的问题
• 提供功能使用示例
• 考虑向后兼容性

🔄 拉取请求流程

1. 根据需要更新文档
2. 为新功能添加/更新测试
3. 确保所有测试通过
4. 如有必要，更新 CHANGELOG.md
5. 请求维护者进行审查

📋 开发路线图

计划中的功能和改进：

• [ ] 支持多格式数据导出（Excel、Parquet、XML）
• [ ] 实现高级自动化报告调度
• [ ] 开发插件系统以支持自定义扩展
• [ ] 构建用于服务器管理的 Web 仪表盘
• [ ] 支持 Docker 容器化部署
• [ ] 集成 Redis 实现分布式缓存
• [ ] 集成机器学习进行数据分析
• [ ] 实现实时通知和警报功能
• [ ] 构建身份验证和授权系统
• [ ] 为每个客户端设置 API 速率限制
• [ ] 构建包含 CI/CD 的综合测试套件
• [ ] 开发性能基准测试工具

🏗️ 仓库结构

mcp_server/
├── 📄 advanced_mcp_server.py      # 主 MCP 服务器实现文件
├── 📄 requirements.txt            # Python 依赖项文件
├── 📄 setup.py                   # 包配置文件
├── 📄 README.md                  # 本项目文档
├── 📄 CHANGELOG.md               # 版本历史记录（计划中）
├── 📄 LICENSE                    # MIT 许可证文件（计划中）
│
├── 🗂️ configs/                   # 配置文件目录
│   ├── 📄 github_mcp_config.json      # GitHub 部署配置文件
│   ├── 📄 local_mcp_config.json       # 本地开发配置文件
│   ├── 📄 mcp_config_direct.json      # 直接执行配置文件
│   └── 📄 working_mcp_config.json     # 工作配置文件
│
├── 🗂️ docs/                      # 文档目录（计划中）
│   ├── 📄 mcp_github_configs.md       # GitHub 配置指南
│   ├── 📄 api_reference.md            # API 文档（计划中）
│   ├── 📄 examples.md                 # 使用示例（计划中）
│   └── 📄 troubleshooting.md          # 故障排除指南（计划中）
│
├── 🗂️ scripts/                   # 实用脚本目录
│   ├── 📄 github_mcp_runner.py        # GitHub 执行包装器
│   └── 📄 run_github_mcp.py          # 替代运行器
│
├── 🗂️ tests/                     # 测试套件目录（计划中）
│   ├── 📄 test_server.py              # 服务器测试文件
│   ├── 📄 test_tools.py               # 工具功能测试文件
│   └── 📄 test_integration.py         # 集成测试文件
│
└── 🗂️ examples/                  # 使用示例目录（计划中）
    ├── 📄 basic_usage.py              # 基本服务器使用示例
    ├── 📄 advanced_analysis.py        # 复杂数据分析示例
    └── 📄 custom_tools.py             # 自定义工具开发示例

📁 关键文件说明

• advanced_mcp_server.py：核心服务器实现，包含所有工具
• requirements.txt：所有 Python 依赖项及版本约束
• setup.py：包元数据和安装配置
• github_mcp_runner.py：用于从 GitHub 运行服务器的包装器
• 配置文件：提供不同场景下的 MCP 配置

🌟 使用案例与示例

📊 商业智能仪表盘

# 1. 监控系统性能
{"duration_minutes": 60, "interval_seconds": 300, "save_metrics": true}

# 2. 分析销售数据
{"file_path": "/data/sales.csv", "analysis_type": "trends", "create_visualization": true}

# 3. 生成高管报告
{"report_type": "data_summary", "format": "html", "include_charts": true}

🔍 内容研究与分析

# 1. 抓取竞争对手网站
{"url": "https://competitor.com", "extract_links": true, "save_to_db": true}

# 2. 分析内容模式
{"query": "SELECT title, word_count FROM web_scrapes WHERE scraped_at > datetime('now', '-7 days')"}

# 3. 生成内容报告
{"report_type": "web_analysis", "format": "markdown", "time_range": "7_days"}

🔧 DevOps 与系统管理

# 1. 监控服务器健康状况
{"duration_minutes": 1440, "interval_seconds": 600, "alert_thresholds": {"cpu": 80}}

# 2. 分析日志文件
{"operation": "analyze", "path": "/var/log", "file_types": [".log"]}

# 3. 清理旧文件
{"operation": "cleanup", "path": "/tmp", "pattern": "*.tmp|*.cache"}

📈 数据科学工作流

# 1. 导入并分析数据集
{"file_path": "/data/experiment.csv", "analysis_type": "summary"}

# 2. 生成相关性矩阵
{"file_path": "/data/experiment.csv", "analysis_type": "correlation", "create_visualization": true}

# 3. 导出结果
{"query": "SELECT * FROM analysis_results", "format": "csv", "export_file": "/results/output.csv"}

📚 相关项目与资源

🔗 MCP 生态系统

• 模型上下文协议 - 官方 MCP 文档
• MCP Python SDK - MCP 的 Python SDK
• Claude Desktop - 流行的 MCP 客户端

🛠️ 使用的工具和库

• aiohttp - 异步 HTTP 客户端/服务器
• pandas - 数据处理和分析
• matplotlib - 数据可视化
• BeautifulSoup - HTML 解析
• psutil - 系统监控

🎓 学习资源

• Python 异步编程 - Asyncio 文档
• SQLite 教程 - SQLite 学习指南
• Python 数据分析 - Pandas 用户指南

🆕 变更日志

版本 1.0.0（当前版本）

• ✅ 初始版本，具备核心功能
• ✅ 网页抓取，支持内容分析
• ✅ 数据分析，支持可视化
• ✅ 系统监控，支持指标存储
• ✅ 文件操作，支持搜索功能
• ✅ API 集成，支持缓存
• ✅ 数据库操作，支持 SQL
• ✅ 报告生成，支持多种格式

计划中的 1.1.0 版本

• 🔄 增强错误处理和恢复能力
• 🔄 引入插件架构，实现可扩展性
• 🔄 开发 Web 仪表盘，用于服务器管理
• 🔄 支持 Docker，实现容器化部署
• 🔄 实现高级身份验证和授权

计划中的 1.2.0 版本

• 🔄 集成机器学习
• 🔄 实现实时通知和警报
• 🔄 使用 Redis 实现分布式缓存
• 🔄 进行性能优化和基准测试
• 🔄 构建包含 CI/CD 的综合测试套件

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

MIT 许可证摘要

• ✅ 允许商业使用
• ✅ 允许修改
• ✅ 允许分发
• ✅ 允许个人使用
• ❌ 不提供任何保证
• ❌ 不承担任何责任

🙏 致谢

💡 灵感来源与感谢

• Anthropic 创造了 Claude 和 MCP 标准
• Model Context Protocol 社区 提供了出色的框架
• 所有开源贡献者 为项目中使用的优秀库做出了贡献
• 早期采用者和测试人员 提供了宝贵的反馈

🌟 特别感谢

• Python 软件基金会 打造了令人惊叹的 Python 生态系统
• SQLite 团队 开发了可靠的嵌入式数据库
• Matplotlib/Seaborn 团队 提供了强大的可视化工具
• pandas 团队 让数据分析变得更加便捷

📞 支持与社区

🆘 获取帮助

• 📖 文档：从本 README 和 /docs 文件夹开始
• 🐛 问题反馈：在 GitHub Issues 上报告错误和请求功能
• 💬 讨论交流：加入 GitHub Discussions 参与讨论
• 📧 电子邮件：如有私人咨询，请联系维护者

🌍 社区准则

• 相互尊重，包容他人
• 帮助他人，共同学习和成长
• 分享知识 和经验
• 积极贡献，推动生态系统发展
• 遵守行为准则

🔮 未来愿景

我们的目标是让 高级 MCP 服务器 成为以下人群的首选解决方案：

• 数据专业人员，需要全面的分析工具
• 开发人员，需要强大的系统集成能力
• 企业，寻求自动化报告和监控功能
• 研究人员，进行数据驱动的调查
• DevOps 团队，管理复杂的基础设施

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