MCP CLI项目安装与配置指南
mcp-cli 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-cli
1. 项目基础介绍
MCP CLI(Model Context Provider Command Line Interface)是一个功能丰富的命令行界面,用于与Model Context Provider服务器进行交互。它通过集成CHUK-MCP协议库,实现了与大型语言模型(LLM)的无缝通信,支持工具使用、会话管理和多种操作模式。
主要编程语言:Python
2. 项目使用的关键技术和框架
- CHUK-MCP协议库:一个与pyodide兼容的纯Python协议实现,支持工具使用、会话管理和多种操作模式。
- 异步IO(asyncio):Python中用于编写并发代码的库,用于处理网络连接和并发操作。
- 命令行接口(CLI):用户通过命令行与程序交互的界面。
3. 项目安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Python 3.11 或更高版本
- 对于OpenAI,需要有效的API密钥,存放在环境变量
OPENAI_API_KEY
中 - 对于Ollama,需要本地安装Ollama
- 服务器配置文件(默认为
server_config.json
) - CHUK-MCP协议库
详细安装步骤
步骤1:克隆仓库
打开命令行窗口,执行以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/chrishayuk/mcp-cli.git
步骤2:安装依赖
进入项目目录,安装项目所需的发展依赖:
cd mcp-cli
pip install -e ".[cli,dev]"
如果希望使用UV进行依赖管理,可以执行以下命令:
# 安装UV(如果尚未安装)
pip install uv
# 安装依赖
uv sync --reinstall
# 运行UV
uv run mcp-cli --help
步骤3:配置服务器
根据需要编辑server_config.json
文件,配置与Model Context Provider服务器连接的相关信息。
步骤4:运行CLI
安装完成后,可以通过以下命令运行CLI并查看帮助信息:
mcp-cli --help
至此,MCP CLI项目已经成功安装,您可以开始使用它与服务器的交互了。