mcp-server-for-local

🚀 MCP 本地服务器代理

MCP 本地服务器代理是基于 MCP（多组件平台）的本地代理服务器及客户端实现，它提供了丰富的 AI 工具调用功能，能满足多种场景的使用需求。

🚀 快速开始

环境配置

系统要求

• Python 3.8+
• Node.js（可选，用于运行 JavaScript 服务器）
• Chrome 浏览器（用于谷歌搜索功能）
• 摄像头（用于拍照功能）
• 至少 4GB 内存
• 支持 CUDA 的显卡（可选，用于加速 AI 计算）

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-for-local.git
cd mcp-server-for-local

2. 创建并激活虚拟环境：

# Windows
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

# Linux
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖：

# 使用 uv 安装依赖
uv pip install -r requirements.txt

# 如果遇到网络问题，可以使用国内镜像
uv pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 配置环境变量：

cp config/.env.example config/.env

代理服务器启动

1. 启动代理服务器：

python3 src/mcp/proxy/app.py --port=8080

2. 访问 http://localhost:8080 在浏览器中使用。

客户端使用

1. 连接代理服务器：

curl http://localhost:8080/api/weather?city=London

✨ 主要特性

核心功能

• 天气查询：实时获取全球任意位置的天气信息，支持温度、湿度、风速等详细数据
• 谷歌搜索：智能检索互联网信息，支持多语言和高级搜索语法
• 摄像头控制：支持拍照、视频流和微表情分析，可用于情绪识别
• 图片生成：集成 ComfyUI，支持文本到图像的 AI 生成
• 智能对话：基于 DashScope 的 AI 对话能力，支持上下文理解和多轮对话

技术特性

• 跨平台支持（Windows 和 Linux）
• 模块化设计，易于扩展新功能
• 完整的日志系统，便于调试和监控
• 支持自定义工具和 API 集成
• 高性能并发处理能力

📚 详细文档

开发指南

项目结构

src/mcp/
├── client/          # 客户端代码
├── proxy/           # 代理服务器代码
├── tools/           # 工具实现
├── utils/           # 工具函数
└── config/          # 配置文件

添加新功能

1. 在 tools 目录下创建新的工具类
2. 实现必要的接口方法
3. 在配置文件中注册新工具
4. 编写测试用例
5. 更新文档

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！在提交之前，请确保：

1. 代码符合项目规范
2. 添加了必要的测试
3. 更新了相关文档
4. 通过了所有测试

📄 许可证

MIT License