MCP EXP

🚀 基于终端的聊天客户端与MCP服务器集成

该项目展示了如何构建一个基于终端的聊天客户端界面，此客户端可连接到MCP服务器并集成了OpenAI API。此外，项目还包含一个简单的天气服务，作为MCP功能的示例。

🚀 快速开始

此项目旨在构建一个能与MCP服务器相连的终端聊天客户端，同时集成OpenAI API，并提供简单的天气服务。以下是快速开始的步骤：

先决条件

• Python 3.8或更高版本
• UV包管理器（一种快速、可靠的Python包安装和解析工具）

安装

1. 安装UV

UV是一个现代的Python包管理器，相较于传统工具（如pip），它能显著提升性能。它由Rust编写，具备以下优势：

• 更快的包安装速度
• 可靠的依赖项解析
• 内置虚拟环境管理
• 与现有Python工具兼容

要安装UV，请运行以下命令：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 项目设置

1. 初始化新项目：

uv init

2. 创建并激活虚拟环境：

uv venv
source .venv/bin/activate  # 在Unix/macOS上
# 或者
.venv\Scripts\activate  # 在Windows上

3. 安装所需的包：

uv pip install httpx mcp[cli] openai python-dotenv

使用说明

1. 启动天气服务器：

python weather.py

2. 启动聊天客户端并连接到天气服务器：

python client.py weather.py

3. 在聊天界面中输入消息，例如：

• “What's the weather in California?”（加利福尼亚的天气如何？）
• “Are there any alerts in New York?”（纽约有警报吗？）

✨ 主要特性

• 实时聊天界面与OpenAI集成
• MCP服务器集成以实现可扩展功能
• 天气服务带有警报和预报
• 异步操作以提高性能
• 正确的错误处理和资源清理
• 环境变量配置用于API密钥

📦 安装指南

1. 安装UV

UV是一个现代的Python包管理器，提供比传统工具（如pip）显著的性能改进。它用Rust编写，并提供：

• 更快的包安装
• 可靠的依赖项解析
• 内置虚拟环境管理
• 与现有Python工具兼容

要安装UV，请运行：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 项目设置

1. 初始化新项目：

uv init

2. 创建并激活虚拟环境：

uv venv
source .venv/bin/activate  # 在Unix/macOS上
# 或者
.venv\Scripts\activate  # 在Windows上

3. 安装所需的包：

uv pip install httpx mcp[cli] openai python-dotenv

💻 使用示例

基础用法

以下是启动天气服务器和聊天客户端的基本命令：

# 启动天气服务器
python weather.py
# 启动聊天客户端并连接到天气服务器
python client.py weather.py

高级用法

在聊天界面中输入消息，与OpenAI集成的聊天客户端会根据输入提供相应的回复，同时可查询天气服务：

# 在聊天界面输入消息示例
> What's the weather in California?
> Are there any alerts in New York?

🔧 技术细节

该项目由两个主要组件组成：一个聊天客户端（client.py）和一个天气服务（weather.py）。下面详细介绍每个组件的构建和功能。

构建聊天客户端（client.py）

聊天客户端是一个异步Python应用程序，连接到MCP服务器并集成OpenAI API。

导入和设置

import asyncio
import os
import sys
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack
from dotenv import load_dotenv
import openai
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

• asyncio：用于异步编程
• os 和 sys：用于与操作系统交互
• typing.Optional：用于类型提示
• AsyncExitStack：用于管理异步上下文
• dotenv：用于加载环境变量
• openai：OpenAI API客户端
• mcp：MCP协议库

聊天客户端类

class ChatClient:
    def __init__(self, server_address):
        self.server_address = server_address
        self.loop = None
        self.client_session = None

    async def run(self):
        self.loop = asyncio.get_event_loop()
        self.client_session = await ClientSession.create(
            loop=self.loop,
            server_address=self.server_address
        )
        # 连接处理逻辑
        await self.client_session.connect()

    async def send_message(self, message):
        if self.client_session.is_connected:
            await self.client_session.send(message)

    async def close(self):
        if self.client_session:
            await self.client_session.close()

使用聊天客户端

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
client = ChatClient('weather.py')
try:
    await client.run()
    while True:
        message = input('> ')
        await client.send_message(message)
except KeyboardInterrupt:
    await client.close()

构建天气服务（weather.py）

天气服务是一个MCP服务器，提供天气相关功能。

导入和设置

import asyncio
from mcp_server import MCPServer
from weather_api import WeatherAPI

天气服务类

class WeatherService:
    def __init__(self):
        self.server = None
        self.weather_api = WeatherAPI()

    async def start(self, host='127.0.0.1', port=8000):
        self.server = await MCPServer.create(
            host=host,
            port=port,
            handlers={
                'get_weather': self.get_weather,
                'get_alerts': self.get_alerts
            }
        )
        await self.server.start()

    async def get_weather(self, location):
        return await self.weather_api.get_weather(location)

    async def get_alerts(self, location):
        return await self.weather_api.get_alerts(location)

运行天气服务

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
service = WeatherService()
try:
    await service.start()
except KeyboardInterrupt:
    await service.stop()

📚 详细文档

项目结构

chat_client/
├── client.py          # 聊天客户端实现
├── requirements.txt   # 依赖项列表
└── README.md           # 项目说明

weather_service/
├── weather.py         # 天气服务实现
├── weather_api.py     # 第三方天气API接口
└── setup.py            # 安装脚本

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