MCP Hub Documentation

🚀 MCP 控制台文档

MCP 控制台是一个强大的框架，可用于创建和管理模型上下文协议（MCP）的服务器与客户端。它借助 uv 工具，实现了快速的包安装与便捷的配置管理，能有效提升开发效率。

🚀 快速开始

为什么使用 UV？

UV 极大地简化了包管理和配置流程，并且命令执行速度极快。只需掌握几个简单命令，就能开启使用之旅：

• 初始化项目：

uv init

• 同步 Python 版本和依赖项：

uv sync

更多详情，请访问 UV GitHub 仓库。

如何创建一个示例 MCP 服务器

1. 创建新项目目录

uv init XYZ
cd XYZ

2. 设置虚拟环境

uv venv
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖项

uv add "mcp[cli]" httpx

4. 创建服务器文件

touch XYZ.py

如何运行 MCP 服务器

要运行服务器，请使用以下命令：

uv run XYZ.py

示例：创建新 XYZ 服务器

按照上述步骤创建并运行新的 XYZ 服务器。将 XYZ 替换为您所需的项目名称。

✨ 主要特性

MCP 控制台利用 uv 工具，能够高效地创建和管理模型上下文协议（MCP）的服务器和客户端，为开发者提供了便捷的开发环境。

📦 安装指南

初始化项目

uv init project_name

启动开发环境

uv run -d

创建新功能模块

uv add feature_module

📚 详细文档

动机

要了解 MCP 的基础知识并开始创建 MCP 服务器，可以参考 MCP 快速入门服务器指南。

最近更新

笔记本目录

notebooks/ 目录已添加到项目中，其中包含配置文件和脚本用于设置和运行 JupyterHub。关键文件包括：

• jupyterhub_config.py：JupyterHub 的配置。
• start_jupyterhub.sh：启动 JupyterHub 服务器的脚本。

CIFAR - 10 数据集下载器

在 ai/computer - vision/09_datasets/ 下添加了一个新脚本，用于使用 TensorFlow/Keras 下载 CIFAR - 10 数据集。要使用它，请运行：

python ai/computer-vision/09_datasets/download_cifar10.py

该脚本会下载数据集并打印确认消息。

AI 文件夹

ai/ 文件夹包含各种子文件夹和与人工智能相关的脚本。以下是其结构和内容的概述：

01_image_handling

• basic_manipulations.py：基本图像处理技术。
• blue_image.png：测试用的示例图。
• hello_cv.py：演示计算机视觉基础知识的简单脚本。
• image_representation.py：解释图像在计算机视觉中的表示。
• read_display_save.py：读取、显示和保存图像的脚本。
• README.md：该子文件夹的说明文档。

02_feature_detection

• corner_detection.py：角检测示例。
• edge_detection.py：边缘检测示例。
• feature_detection.py：特征检测示例。
• README.md：该子文件夹的说明文档。

03_image_segmentation

• image_segmentation.py：图像分割示例。
• segmentation_methods.py：不同分割方法的实现。
• README.md：该子文件夹的说明文档。

04_object_detection

• object_detection.py：目标检测示例。
• detection_models.py：目标检测模型的实现。
• README.md：该子文件夹的说明文档。

05_face_recognition

• face_detection.py：面部检测示例。
• face_recognition.py：面部识别示例。
• face_models.py：面部识别模型的实现。
• README.md：该子文件夹的说明文档。