Osm MCP Puca

🚀 osm-mcp-puca

这是一个可与LLM聊天机器人搭配使用的MCP服务器，为用户提供与OpenStreetMap相关的实用工具。

🚀 快速开始

准备工作

确保你已经安装了必要的依赖，下面是使用示例代码的运行步骤。

代码示例

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerHTTP
import asyncio

server = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.40:8111/sse')
agent = Agent('openai:gpt-4o', mcp_servers=[server])

async def main():
    async with agent.run_mcp_servers():
        工具列表 = await server.list_tools()
        print(工具列表)
        结果 = await agent.run('请加上数字14和33')
    print(结果.output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

代码解释

上述代码展示了如何创建一个MCP服务器实例，并使用Agent来调用该服务器提供的工具。代码中的run()方法会返回一个包含输出结果的对象。

💻 使用示例

基础用法

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerHTTP
import asyncio

server = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.40:8111/sse')
agent = Agent('openai:gpt-4o', mcp_servers=[server])

async def main():
    async with agent.run_mcp_servers():
        工具列表 = await server.list_tools()
        print(工具列表)
        结果 = await agent.run('请加上数字14和33')
    print(结果.output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

此示例展示了如何初始化MCPServerHTTP和Agent，并调用服务器的工具获取工具列表以及执行简单的计算任务。

高级用法

在实际应用中，你可以根据需求连接多个MCP服务器，以扩展功能。例如：

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerHTTP
import asyncio

server1 = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.40:8111/sse')
server2 = MCPServerHTTP(url='http://192.168.1.41:8111/sse')
agent = Agent('openai:gpt-4o', mcp_servers=[server1, server2])

async def main():
    async with agent.run_mcp_servers():
        # 从多个服务器获取工具列表
        tools1 = await server1.list_tools()
        tools2 = await server2.list_tools()
        print(tools1)
        print(tools2)
        # 执行更复杂的任务
        result = await agent.run('请分析这些工具的特点并给出使用建议')
    print(result.output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

📚 详细文档

工具说明