What is Chatdata Mcp Server

ChatData MCP Server is a service application based on the Model Control Protocol (MCP) that provides a rich toolkit and prompt system to enhance the capabilities of large language models.

Use cases

Use cases include web content scraping, data format conversion, text summarization, code formatting, and generating multimedia content, making it suitable for developers, data scientists, and content creators.

How to use

To use ChatData MCP Server, first set up a virtual environment with Python 3.12, install the dependencies using ‘pip install -e .’ or ‘uv pip install -e .’, and then start the server in either stdio mode or SSE mode by running ‘server’ or ‘server --transport sse --port 8000’.

Key features

Key features include a flexible server framework for interacting with large language models, a tool system for executing specific tasks, a prompt system for generating high-quality responses, and support for multiple communication modes (stdio and SSE).

Where to use

ChatData MCP Server can be used in various fields such as natural language processing, web scraping, data analysis, and software development, where enhanced language model capabilities are required.

ChatData MCP 服务器

ChatData MCP 服务器是一个基于 Model Control Protocol (MCP) 的服务应用程序，提供了丰富的工具集和提示系统，用于增强大型语言模型的能力。

项目简介

该项目提供了一个灵活的服务器框架，允许通过MCP协议与大型语言模型进行交互。该服务器可以：

• 执行各种工具函数，扩展模型的能力
• 提供预设的提示模板，简化常见任务
• 提供可直接访问的资源数据，包括文本、二进制和动态生成的内容
• 支持通过标准输入/输出或SSE方式进行通信
• 自动发现和注册新添加的工具、提示和资源

核心组件

工具系统 (tools/)

工具模块提供了各种功能扩展，使语言模型能够执行具体任务：

• 网络工具：

  • web_scraper.py - 网页内容抓取工具
  • ip_info.py - IP地址信息查询工具
  • http_client.py - HTTP请求客户端
  • fetch.py - 简单网页获取工具
  • browser_use.py - 基于browser_use获取网络信息

• 数据处理工具：

  • data_converter.py - 数据格式转换工具(JSON/YAML/XML)
  • text_summary.py - 文本摘要生成工具
  • calculator.py - 高级数学计算工具

• 开发辅助工具：

  • code_formatter.py - 代码格式化工具
  • postgres.py - PostgreSQL数据库查询工具

• 多媒体工具：

  • image_gen.py - 图像生成工具

• 其他实用工具：

  • translator.py - 文本翻译工具
  • weather.py - 天气查询工具
  • echo.py - 简单的回显工具

提示系统 (prompts/)

提示模块提供了各种预设的提示模板，用于快速生成高质量的回复：

• simple.py - 基本提示模板
• content_generator.py - 内容生成提示
• code_review.py - 代码审查提示
• utils.py - 提示工具函数

资源系统 (resources/)

资源模块提供了可直接通过MCP协议访问的数据对象：

• 文本资源：

  • text_resources.py - 提供常见的文本资源（问候语、帮助信息等）

• 二进制资源：

  • binary_resources.py - 提供二进制数据资源（图像、JSON数据等）

• 动态资源：

  • dynamic_resources.py - 提供动态生成的资源（系统信息、当前时间、内存使用情况等）

服务器组件 (server/)

服务器模块处理客户端请求和响应，支持多种通信方式：

• 标准输入/输出 (stdio) 模式
• 服务器发送事件 (SSE) 模式

安装与使用

uv venv --python 3.12

安装依赖

pip install -e .

或使用 uv：

uv pip install -e .

安装playwright

playwright install

启动服务器

stdio 模式（默认）

server

SSE 模式

server --transport sse --port 8000

开发指南

添加新工具

1. 在 tools/ 目录中创建新的 Python 文件
2. 实现一个主函数和一个工具调用函数
3. 提供 get_tools() 函数返回工具定义

示例：

import mcp.types as types

async def my_function(param1, param2):
    # 实现功能
    return [types.TextContent(type="text", text="结果")]

async def my_tool(name: str, arguments: dict):
    if name != "my_tool":
        raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")
    
    # 提取参数
    param1 = arguments.get("param1")
    param2 = arguments.get("param2")
    
    return await my_function(param1, param2)

def get_tools():
    return [
        types.Tool(
            name="my_tool",
            description="工具描述",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "required": ["param1"],
                "properties": {
                    "param1": {
                        "type": "string",
                        "description": "参数1描述",
                    },
                    "param2": {
                        "type": "string",
                        "description": "参数2描述",
                    }
                },
            },
        )
    ]

添加新提示

1. 在 prompts/ 目录中创建新的 Python 文件
2. 实现提示生成函数
3. 提供 get_prompts() 函数返回提示定义

示例：

import mcp.types as types
from .utils import create_messages

def my_prompt(context=None, topic=None):
    messages = create_messages(context, topic)
    
    return types.GetPromptResult(
        messages=messages,
        description="提示描述"
    )

def get_prompts():
    return [
        types.Prompt(
            name="my_prompt",
            description="提示描述",
            func=my_prompt,
            args={
                "context": {
                    "type": "string",
                    "description": "上下文信息"
                },
                "topic": {
                    "type": "string",
                    "description": "主题"
                }
            }
        )
    ]

添加新资源

1. 在 resources/ 目录中创建新的 Python 文件
2. 实现资源获取函数和资源内容读取函数
3. 提供 get_resources() 和 read_resource() 函数

示例：

import mcp.types as types
from pydantic import FileUrl

# 资源内容定义
RESOURCES = {
    "my_resource": "这是我的自定义资源内容"
}

def get_resources() -> list[types.Resource]:
    """返回资源定义列表"""
    return [
        types.Resource(
            uri=FileUrl(f"file:///{name}.txt"),
            name=name,
            description=f"自定义资源 {name}",
            mimeType="text/plain",
        )
        for name in RESOURCES.keys()
    ]

def read_resource(name: str) -> str | bytes:
    """读取指定名称的资源内容"""
    if name in RESOURCES:
        return RESOURCES[name]
    # 处理带扩展名的请求
    if name.endswith('.txt'):
        base_name = name[:-4]
        if base_name in RESOURCES:
            return RESOURCES[base_name]
    return None

许可证

MIT