让你的MCP符合openai协议

参考的开源项目列表
实战

参考的开源项目列表

MCPO项目简介

mcpo 项目的核心原理在于将传统通过 stdio 通信的 MCP 工具代理为符合 OpenAPI 标准的 HTTP 服务器，从而让 AI 工具和大语言模型能够直接调用这些工具，无需额外编写集成代码。它自动生成交互式文档，并内置安全、错误处理和认证等功能，使得原本不易集成的 MCP 工具能够轻松与现代应用和 SDK 对接。
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MCPSEVERE

MCPSEVERE 是 Model Context Protocol 服务器集合中的一个整体概念，旨在为 AI 工具提供一个统一且标准化的服务平台，使各类基于 MCP 协议的服务器能够通过一致的接口与大语言模型进行交互。该项目涵盖了从文件系统访问、网络搜索、版本控制到数据库操作等多个领域的参考实现，并附带详尽的文档和示例，帮助开发者快速构建、测试和扩展自己的 MCP 服务。通过 MCPSEVERE，开发者可以利用开源的 MCP 生态系统实现跨平台、跨工具的数据访问和功能调用，从而大大简化 AI 工具与外部数据源和应用集成的复杂性。
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MCProtocolLib

MCProtocolLib 是一个用 Java 编写的库，用于处理 Minecraft 的网络协议。它封装了与 Minecraft 客户端和服务器之间通信所需的各种数据包的编码、解码和传输细节，使开发者能够更轻松地构建 Minecraft 相关应用，比如机器人、代理服务器或自定义服务器。通过抽象出复杂的网络协议，MCProtocolLib 为开发者提供了一个简单且高效的 API，以便实现与 Minecraft 服务器的连接和交互。
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open-webui

一个开源的 Web 用户界面平台，旨在为 AI 工具和大语言模型提供一个统一且可扩展的界面。它整合了多种常用功能，如工具管理、任务协作、实时预览和交互式文档，帮助用户更方便地使用和管理 AI 相关的应用和服务。简而言之，Open WebUI 为开发者和终端用户提供了一个易用、模块化的前端平台，便于集成和展示各种 AI 工具和工作流。
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实战

本次实战使用文件系统MCP服务，同时环境为python3.12（最低为python3.11如果想使用大多数功能的话），windows11以及欧拉SP2（mac和linux的部分版本支持），pycharm。

初始环境安装

python 复制代码

 pip install mcpo

进入文件系统MCP的git地址

由于这里没有额外安装过程，所以可以跳过一些python包的安装之类的。

相应的windows命令为：

python 复制代码

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem 你需要授权的路径

linux命令

python 复制代码

npx -p @modelcontextprotocol/server-filesystem mcp-server-filesystem "$(pwd)"

同时mcpo的指令对应就是

linux/mac:

python 复制代码

mcpo --port 服务端口号 -- npx @modelcontextprotocol/server-filesystem  授权路径

windows:

python 复制代码

mcpo --port 8000 -- npx.cmd @modelcontextprotocol/server-filesystem E:\work\Project\Python_Project\Megatron\data

启动成功的验证

浏览器输入提示的网址即可访问，加上/docs即可查看文档,如图所示

测试接口是否正常，这里选择文件读取

python 复制代码

import requests

def test_read_file_api():
    # 接口的URL，根据实际情况修改
    url = "http://localhost:8000/read_file"

    # 要读取的文件路径
    request_body = {
        "path": "写自己的路径"
    }

    try:
        # 发送POST请求，body中携带JSON数据
        response = requests.post(url, json=request_body)

        # 检查响应状态码
        if response.status_code == 200:
            print("接口调用成功，文件内容如下：")
            print(response.text)
        else:
            print(f"接口调用失败，状态码：{response.status_code}")
            print(f"错误信息：{response.text}")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print("请求过程中出现异常：", e)

if __name__ == "__main__":
    test_read_file_api()

模拟openai协议调用过程

为了模拟同时降低文章冗余度，测试使用开源项目open-webui，当然又很多比他更好的测试项目，但这个安装目前是我发现最简单的。

python 复制代码

pip install open-webui
open-webui serve

依次点击这两个进行语言配置

添加工具

使用工具

多工具使用

比如我想增加一个时间工具，

那么我需要在刚才启动openwebui的目录下新建一个json，比如MCP.json。然后正常写他们的配置文件。

linux/mac参考：

python 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/"
      ],
      "description": "文件系统服务：用于列出、读取和管理本地文件和目录。"
    },
    "time": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-time",
        "--local-timezone=Asia/Shanghai"
      ],
      "description": "时间服务：提供当前本地时间和时区转换功能。"
    }
  }
}

windows参考：

python 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx.cmd",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "E://"
      ],
      "readyPattern": ".*"
    },
    "time": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-time",
        "--local-timezone=Asia/Shanghai"
      ],
      "readyPattern": ".*"
    }
  }
}

安装环境

python 复制代码

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-time

运行（为了和上一个区别开来，我把端口换成了9000）

python 复制代码

 mcpo --config MCP.json  --port 9000

检查结果
同时文档我们也可以正常看，只需要加入配置文件相应字段