AI Assistant Server
БесплатноНе проверенMCP server providing tools to chat with an AI agent, fetch weather data, and monitor agent status via the Model Context Protocol.
Описание
MCP server providing tools to chat with an AI agent, fetch weather data, and monitor agent status via the Model Context Protocol.
README
MCP (Model Context Protocol) Server cho AI Assistant, được xây dựng với FastMCP và quản lý bằng uv.
🚀 Tính năng
- ✅ FastMCP: Framework hiện đại cho MCP server
- ✅ Tools: Các công cụ để tương tác với AI agent backend
- ✅ Weather Tool: Lấy thông tin thời tiết thời gian thực 🌤️
- ✅ Resources: Truy cập thông tin agent và conversations
- ✅ Prompts: Các prompt templates có sẵn
- ✅ Async Support: Hoàn toàn asynchronous
- ✅ Type Safe: Type hints đầy đủ
📋 Yêu cầu
- Python 3.10+
- uv (Python package manager)
- Backend API đang chạy (port 8000)
🛠️ Cài đặt với UV
1. Cài đặt UV (nếu chưa có)
# Windows PowerShell
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
2. Tạo virtual environment và cài đặt dependencies
cd MCP
uv venv
.venv\Scripts\activate
uv pip install -e .
hoặc cài đặt trực tiếp:
uv pip install fastmcp python-dotenv pydantic httpx aiofiles
3. Cấu hình environment variables
copy .env.example .env
Cập nhật file .env:
BACKEND_API_URL=http://localhost:8000
OPENAI_API_KEY=your_key_here
WEATHER_API_KEY=your_openweathermap_key_here # Optional - for weather tool
Note: Weather tool hoạt động ngay cả khi không có
WEATHER_API_KEY. Nó sẽ tự động dùng wttr.in (miễn phí). API key chỉ cần thiết nếu muốn độ chính xác cao hơn.
🚀 Chạy MCP Server
Với UV (khuyên dùng)
uv run server.py
hoặc
.venv\Scripts\activate
python server.py
Development mode
uv run server.py --reload
📡 MCP Server Capabilities
Tools (Công cụ)
chat_with_agent
- Gửi tin nhắn đến AI agent
- Tham số:
message,conversation_id(optional),user_id(optional)
get_conversation_history
- Lấy lịch sử hội thoại
- Tham số:
conversation_id
get_agent_status
- Lấy trạng thái hiện tại của agent
- Không cần tham số
get_agent_graph
- Lấy cấu trúc LangGraph workflow
- Không cần tham số
delete_conversation
- Xóa một hội thoại
- Tham số:
conversation_id
health_check
- Kiểm tra sức khỏe backend API
- Không cần tham số
get_current_weather 🌤️
- Lấy thông tin thời tiết hiện tại cho một thành phố
- Tham số:
city(bắt buộc),country_code(optional),units(optional) - Ví dụ:
get_current_weather("Hanoi", "VN", "metric")
get_weather_forecast 🌦️
- Lấy dự báo thời tiết 1-5 ngày
- Tham số:
city(bắt buộc),country_code(optional),days(1-5),units(optional) - Ví dụ:
get_weather_forecast("Ho Chi Minh", "VN", 3)
Resources (Tài nguyên)
agent://info
- Thông tin chi tiết về agent
agent://status
- Trạng thái hoạt động của agent
conversations://list
- Danh sách các hội thoại (placeholder)
Prompts (Prompt Templates)
- casual_chat - Trò chuyện thông thường
- technical_help - Hỗ trợ kỹ thuật
- creative_writing - Viết sáng tạo
- code_review - Review code
💡 Ví dụ sử dụng
Từ MCP Client
# Sử dụng tool chat_with_agent
result = await client.call_tool(
"chat_with_agent",
arguments={
"message": "What is LangGraph?",
"user_id": "user_123"
}
)
# Lấy thông tin thời tiết 🌤️
weather = await client.call_tool(
"get_current_weather",
arguments={
"city": "Hanoi",
"country_code": "VN",
"units": "metric"
}
)
# Lấy thông tin agent
info = await client.read_resource("agent://info")
# Sử dụng prompt
messages = await client.get_prompt("technical_help")
Demo Weather Tool
# Chạy demo thời tiết
python3 demo_weather.py
# Hoặc chế độ tương tác
python3 demo_weather.py interactive
# Test
python3 tests/test_weather_tools.py
Cấu hình trong Claude Desktop
Thêm vào claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"ai-assistant": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"F:\\UIT\\SE347\\Seminar\\MCP",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"BACKEND_API_URL": "http://localhost:8000"
}
}
}
}
Cấu hình trong Cline (VS Code)
Thêm vào settings:
{
"mcp.servers": {
"ai-assistant": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"F:\\UIT\\SE347\\Seminar\\MCP",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"BACKEND_API_URL": "http://localhost:8000"
}
}
}
}
🧪 Testing
Test với MCP Inspector
# Cài đặt MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
# Chạy inspector
mcp-inspector uv --directory F:\UIT\SE347\Seminar\MCP run server.py
Test với curl
# Test backend trước
curl http://localhost:8000/health
# Rồi mới chạy MCP server
uv run server.py
📁 Cấu trúc Project
MCP/
├── server.py # Main MCP server file
├── pyproject.toml # Project configuration (uv/pip)
├── .env # Environment variables
├── .env.example # Example env file
├── README.md # Documentation (this file)
├── WEATHER_SETUP.md # 🌤️ Weather tool detailed guide
├── QUICKSTART_VI.md # 🌤️ Vietnamese quick start
├── INSTALL.md # Installation guide
├── WEATHER_SUMMARY.md # 🌤️ Weather tool summary
├── demo_weather.py # 🌤️ Weather demo script
├── src/
│ └── mcp_server/
│ ├── tools/
│ │ ├── chat_tools.py # Chat tools
│ │ ├── agent_tools.py # Agent tools
│ │ └── weather_tools.py # 🌤️ Weather tools
│ ├── resources/ # MCP resources
│ ├── prompts/ # Prompt templates
│ ├── core/ # Core configuration
│ └── utils/ # Utilities
├── tests/
│ ├── test_chat_tools.py
│ └── test_weather_tools.py # 🌤️ Weather tests
└── .gitignore
🔧 Phát triển thêm
Thêm Tool mới
@mcp.tool()
async def your_new_tool(param: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Description of your tool.
Args:
param: Parameter description
Returns:
Result description
"""
# Your implementation
return {"result": "data"}
Thêm Resource mới
@mcp.resource("custom://resource")
async def your_resource() -> str:
"""
Get custom resource data.
"""
return "Resource content"
Thêm Prompt mới
@mcp.prompt()
async def your_prompt() -> List[Dict[str, str]]:
"""
Custom prompt template.
"""
return [
{
"role": "user",
"content": "Your prompt content"
}
]
📚 Tài liệu
General:
Weather Tool Documentation:
- 🌤️ QUICKSTART_VI.md - Hướng dẫn nhanh tiếng Việt
- 🌤️ WEATHER_SETUP.md - Chi tiết đầy đủ (EN + VN)
- 🌤️ WEATHER_SUMMARY.md - Tóm tắt và architecture
- 🌤️ INSTALL.md - Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Weather API:
- OpenWeatherMap API - Primary API (optional)
- wttr.in - Fallback API (no key needed)
🐛 Troubleshooting
Lỗi "Backend is not healthy"
- Đảm bảo Backend API đang chạy trên port 8000
- Check:
curl http://localhost:8000/health
Lỗi import fastmcp
uv pip install fastmcp
Lỗi connection refused
- Kiểm tra BACKEND_API_URL trong .env
- Đảm bảo không có firewall block
UV command not found
# Reinstall UV
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
📝 License
MIT License
Установка AI Assistant Server
У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.
▸ github.com/baominh5xx2/Seminar_se-ie-MCPFAQ
AI Assistant Server MCP бесплатный?
Да, AI Assistant Server MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для AI Assistant Server?
Нет, AI Assistant Server работает без API-ключей и переменных окружения.
AI Assistant Server — hosted или self-hosted?
Доступен hosted-вариант: Unyly запускает сервер в облаке, локальная установка не обязательна.
Как установить AI Assistant Server в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой AI Assistant Server на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
Похожие MCP
Gmail
Read, send and search emails from Claude
автор: GoogleSlack
Send, search and summarize Slack messages
автор: SlackRunbear
No-code MCP client for team chat platforms, such as Slack, Microsoft Teams, and Discord.
Discord Server
A community discord server dedicated to MCP by [Frank Fiegel](https://github.com/punkpeye)
Compare AI Assistant Server with
Не уверен что выбрать?
Найди свой стек за 60 секунд
Автор?
Embed-бейдж для README
Похожее
Все в категории communication
