MCP Hub Documentation

🚀 MCP 控制台文档

MCP 控制台是一个强大的框架，用于创建和管理模型上下文协议（MCP）的服务器与客户端。借助 uv 工具，它能实现快速的包安装与配置管理，极大提升开发效率。

🚀 快速开始

了解 UV

UV 工具在包管理和配置方面表现出色，它简化了操作流程，且命令执行速度极快。只需掌握几个基础命令，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
  

更多关于 UV 的详情，可访问 UV GitHub 仓库。

开启 MCP 之旅

若想了解 MCP 的基础知识并着手创建 MCP 服务器，可参考 MCP 快速入门服务器指南。

✨ 主要特性

• 高效管理：利用 uv 工具实现快速包安装和配置管理。
• 操作简便：只需学习几个 uv 命令，就能轻松上手。

📦 安装指南

创建示例 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
   

运行 MCP 服务器

使用以下命令运行服务器：

uv run XYZ.py

创建新 XYZ 服务器

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

💻 使用示例

创建新服务器示例

按照上述创建和运行 MCP 服务器的步骤，创建并运行新的 XYZ 服务器，将 XYZ 替换为您的项目名称即可。

📚 详细文档

最近更新

笔记本目录

notebooks/ 目录已添加到项目中，包含用于设置和运行 JupyterHub 的配置文件和脚本。关键文件如下：

• jupyterhub_config.py：JupyterHub 的配置文件。
• 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/ 下新增了一个脚本，用于使用 TensorFlow/Keras 下载 CIFAR - 10 数据集。运行以下命令即可使用：

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/ 文件夹包含各种与人工智能相关的子文件夹和脚本，以下是其结构和内容概述：

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。

附录：常用命令

• 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
  

通过上述步骤和资源，您可以轻松上手 MCP 控制台并开展项目开发。