魔搭数据集mcp-MCP&Agent挑战赛
🚀 基于MCP协议的ModelScope数据集查询服务器 一个高性能、易用的MCP（Model Context Protocol）服务器，专为ModelScope数据集查询和管理而设计。支持自然语言查询、智能缓存、多层架构等先进特性。 - 🔍 自然语言查询 - 支持中文自然语言查询数据集 - 🚀 高性能缓存 - 多层缓存架构，响应速度快 - 🛡️ 安全可靠 - 完整的错误处理和日志记录 - 🔧 易于部署 - 提供完整的批处理脚本套件 - 📊 实时监控 - 详细的性能指标和状态监控 - 🌐 MCP
MCP 服务配置
复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用
{
"mcpServers": {
"modelscope-mcp-server": {
"args": [
"src/modelscope_mcp/server.py"
],
"command": "python"
}
}
}服务介绍
ModelScope MCP Server
🚀 基于MCP协议的ModelScope数据集查询服务器
一个高性能、易用的MCP（Model Context Protocol）服务器，专为ModelScope数据集查询和管理而设计。支持自然语言查询、智能缓存、多层架构等先进特性。
✨ 核心特性
- 🔍 自然语言查询 - 支持中文自然语言查询数据集
- 🚀 高性能缓存 - 多层缓存架构，响应速度快
- 🛡️ 安全可靠 - 完整的错误处理和日志记录
- 🔧 易于部署 - 提供完整的批处理脚本套件
- 📊 实时监控 - 详细的性能指标和状态监控
- 🌐 MCP协议 - 完全兼容MCP标准协议
🚀 快速开始
方式一：一键启动（推荐）
-
下载项目
bash
git clone https://github.com/your-repo/modelscope-mcp-server.git
cd modelscope-mcp-server -
一键启动
bash
./quick_start.bat这个脚本会自动完成所有设置并启动服务器！
方式二：图形化管理
运行管理菜单：
bash
./menu.bat
提供友好的图形化界面，包含所有管理功能。
方式三：手动安装
-
安装Python依赖
bash
pip install -r requirements.txt -
配置API密钥
编辑config.json文件，设置您的SiliconFlow API密钥：
json
{
"api_key": "your_siliconflow_api_key"
} -
启动服务器
bash
python main.py
📋 可用脚本
| 脚本 | 功能 | 描述 |
|---|---|---|
quick_start.bat |
🚀 一键启动 | 自动检查环境、安装依赖、启动服务器 |
menu.bat |
📋 管理菜单 | 图形化管理界面，包含所有功能 |
start_server.bat |
▶️ 启动服务器 | 启动MCP服务器 |
stop_server.bat |
⏹️ 停止服务器 | 停止正在运行的服务器 |
install_deps.bat |
📦 安装依赖 | 安装Python依赖包 |
test_all.bat |
🧪 运行测试 | 执行所有功能测试 |
🔧 MCP工具
服务器提供以下MCP工具：
1. list_datasets
列出可用的数据集
bash
python mcp_tools.py list_datasets
2. get_dataset_info
获取特定数据集的详细信息
bash
python mcp_tools.py get_dataset_info --dataset_id your_dataset_id
3. query_dataset
使用自然语言查询数据集
bash
python mcp_tools.py query_dataset --query "你的查询语句"
4. filter_samples
根据条件过滤数据集样本
bash
python mcp_tools.py filter_samples --dataset_id your_dataset_id --filter "your_filter_conditions"
📊 系统架构
plaintext
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| | | | | |
| 用户请求 | | MCP服务器 | | 数据存储 |
| | | | | |
+--------+----------+ +--------+----------+ +--------+----------+
| | |
| 请求处理 | 数据访问 |
| | |
+--------------------------+--------------------------+
🔍 使用示例
在Claude中使用
- 配置MCP服务器连接
- 使用自然语言查询：
bash
python mcp_tools.py query_dataset --query "查找关于猫的数据集"
测试服务器功能
运行测试脚本验证所有功能：
bash
./test_all.bat
📝 配置说明
config.json 配置文件
json
{
"server_port": 8000,
"cache_size": 1000,
"log_level": "INFO",
"api_key": "your_siliconflow_api_key"
}
环境要求
- Python: 3.8+
- 操作系统: Windows (批处理脚本)
- 内存: 建议2GB+
- 存储: 建议1GB+
🐛 故障排除
常见问题
-
服务器启动失败
- 检查Python是否正确安装
- 确认端口8000未被占用
- 查看日志文件：
logs/modelscope_mcp.log
-
API调用失败
- 验证SiliconFlow API密钥是否正确
- 检查网络连接
- 确认API配额是否充足
-
依赖安装问题
- 使用
install_deps.bat重新安装 - 检查pip是否为最新版本
- 考虑使用虚拟环境
- 使用
获取帮助
- 查看详细日志：
logs/modelscope_mcp.log - 运行诊断测试：
test_all.bat - 查看系统状态：使用
menu.bat→ "查看服务器状态"
📖 文档
🤝 贡献
欢迎贡献代码！请查看 DESIGN.md 了解项目架构和开发指南。
📄 许可证
MIT License - 详见 LICENSE 文件
🌟 致谢
- ModelScope - 数据集平台
- SiliconFlow - AI API服务
- MCP Protocol - 协议标准
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