基本的 MCP 应用

一个简单的应用程序，展示了 Model Context Protocol (MCP) 如何与 FastAPI 和 Gradio 一起工作（因为我不是一个喜欢 Streamlit 带来的头痛问题的开发者）。

概述

该项目展示了一个基本的 MCP 服务器，前端使用了 Gradio（Streamlit 很头疼，而生命太短暂了，不应该有不必要的痛苦）。用户可以通过营销人员所说的“简单界面”以及开发者所知道的“在我继续前进之前我能做的最好的事情😂”与 AI 模型进行聊天。

技术栈

• 后端: FastAPI + MCP Python SDK（天作之合，不像披萨上的菠萝）
• 前端: Gradio（因为漂亮的按钮会让多巴胺飙升）
• AI 集成: Google Gemini API（不是星座，而是 Sundar Pichai 的那个 AI AI AI AI AI AI 东西）

已知问题

⚠️ 请注意

• 引用工具目前无法正常工作。您在尝试分析论文引用或使用某些高级搜索功能时可能会看到错误。我正在努力修复这个问题。什么时候能修好？谁知道呢 ¯\(ツ)/¯。也许当有了 AGI 之后吧。
• Semantic Scholar API 有速率限制，这可能会导致搜索功能有时返回一个错误消息：“我不能直接搜索并为您提供论文。”这就是免费 API 遇到热情用户时会发生的情况——我们爱它们至死。请稍等片刻再试一次（或者在速率限制重置期间喝杯咖啡分散注意力）。

加速您的设置

这个项目与 uv 一起使用效果非常好，uv 是一个超级快速的 Python 包安装器！与其等待 pip 在下个世纪完成，不如使用 uv 在几秒钟内安装依赖项。我强烈推荐这样做以获得更流畅的体验（并且可以节省您盯着进度条的时间）。

快速开始

您需要什么

• Python 3.11 或更新版本（对还在使用 Python 2 的恐龙表示抱歉）
• pip 包管理器（或其更酷、更快的表亲 uv）
• RCB 的耐心（谷歌一下他们）（可选但推荐）

设置步骤

1. 克隆此项目：

   git clone https://github.com/yourusername/basic-mcp-app.git
   cd basic-mcp-app
   

2. 创建虚拟环境（因为全局依赖是导致情绪问题的根源）：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在 Windows 上: venv\Scripts\activate
   

3. 安装所需的包：

   使用 pip（慢速但稳妥的方式）：

   pip install -r requirements.txt
   

   使用 uv（快速且实际上更胜一筹的方式）：

   # 如果你还没有安装 uv，先安装它
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

   或者

   pip install uv
   

   然后用 uv 安装依赖项：

   uv pip install -r requirements.txt
   

   使用 uv 可以让 Python 包的安装变得飞快！它比普通的 pip 快得多（真的很快，我保证🤞）。在 pip 刚刚意识到你要做什么的时候，uv 已经完成了安装，甚至还有时间煮了一杯咖啡，并开始为你编写下一个应用。

4. 设置你的 API 密钥（那些你不应该提交到 GitHub 的东西，但总有人会这样做）：

   cp .env.example .env
   # 打开 .env 并添加你的 API 密钥
   

5. 用一条命令运行两个服务器（像魔法一样，但用了更多的分号）：

   python run.py
   

   这将同时启动后端和前端。就像既吃到了蛋糕又不会增加卡路里一样。

   如果需要，你也可以分别启动它们（对于控制狂来说）：

   • 后端: uvicorn backend.main:app --reload
   • 前端: python frontend/app.py

6. 打开你的网页浏览器并访问 http://localhost:8501（如果这不起作用，请尝试重启 😑）

项目文件

看看这个漂亮的目录结构，在开发真正开始后它永远不会保持这么整洁：

basic-mcp-app/
├── .env.example           # Template for your API keys(Please don't make your api keys public🙏)
├── .gitignore             # Files to ignore in git (like the emotional baggage)
├── README.md              # This help file that nobody reads until desperate
├── requirements.txt       # Required packages (aka dependency hell)
├── run.py                 # Script to start both servers
├── backend/
│   └── main.py            # Backend server code with MCP (where the real magic happens)
└── frontend/
    └── app.py             # Gradio frontend interface (pretty buttons go here)

特性

• 使用 Semantic Scholar 搜索科学论文（当 Google Scholar 太主流时）
• 论文分析工具（每次都能工作 60% 的时间）
• 简单的聊天界面（对用户简单，对开发者却是噩梦）
• 简单的设置过程（如果你曾经攀登过珠穆朗玛峰，这对你来说就像是公园散步）

许可证

MIT（因为我很好，也不想读长篇大论的许可证）

致谢

• Anthropic for MCP - https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
• https://modelcontextprotocol.io/introduction
• Claude 为演示的部分进行了氛围编码，不是全部，只是一点点 🤏。