Lite-MCP-Client

📝 项目介绍

Lite-MCP-Client是一个基于命令行的轻量级MCP客户端工具，可以连接到多种MCP（Model-Chat-Prompt）服务器，帮助用户轻松调用服务器提供的工具、资源和提示模板。该客户端支持与大型语言模型集成，实现智能化查询和处理。

✨ 主要特点

• 多服务器连接管理：同时连接并管理多个MCP服务器
• 支持多种服务器类型：兼容STDIO和SSE类型的服务器
• 工具调用：轻松调用服务器提供的各种工具
• 资源获取：访问服务器提供的资源
• 提示模板使用：使用服务器定义的提示模板
• 智能查询：通过自然语言查询，自动决定使用哪些工具和资源
• 灵活的交互模式：支持命令行参数和交互式终端界面
• 智能化对话历史管理：维护会话上下文，实现连续对话

🚀 安装指南

前提条件

• Python 3.10+
• uv

安装步骤

1. 克隆仓库到本地：

git clone https://github.com/yourusername/mcp-client.git
cd mcp-client

2. 安装依赖：

uv sync

3. 配置环境变量：

cp .env.example .env

📖 使用说明

基本使用

# 启动交互式模式
uv run lite_mcp_client.main --interactive

# 使用特定服务器
uv run lite_mcp_client.main --server "服务器名称"

# 连接所有默认服务器
uv run lite_mcp_client.main --connect-all

# 执行智能查询（两种等价方式）
uv run lite_mcp_client.main --query "查询微博热点新闻并总结"
# 或者直接
uv run lite_mcp_client.main "查询微博热点新闻并总结"

# 调用特定工具
uv run lite_mcp_client.main --call "服务器名.工具名" --params '{"参数1": "值1"}'

# 获取资源
uv run lite_mcp_client.main --get "服务器名.资源URI"

# 使用提示模板
uv run lite_mcp_client.main --prompt "服务器名.提示名" --params '{"参数1": "值1"}'

# 执行操作后显示结果并保持交互模式
uv run lite_mcp_client.main --query "获取微博热搜" --interactive

高级使用

# 执行复杂任务，自动选择工具
uv run lite_mcp_client.main "获取今日科技新闻，并分析其中的AI相关内容，最后生成一份摘要报告"

# 使用配置文件
uv run lite_mcp_client.main --config custom_config.json --query "分析最新数据"

# 结果重定向
uv run lite_mcp_client.main --get "Fetch.webpage" --params '{"url": "https://example.com"}' > webpage.html

配置文件

默认配置文件为mcp_config.json，格式如下：

{
    "mcp_servers": [
      {
        "name": "各平台热搜查询",
        "type": "stdio",
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-newsnow"],
        "env": {},
        "description": "热点话题查询"
      },
      {
        "name": "Fetch",
        "type": "stdio",
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"],
        "env": {},
        "description": "访问指定链接"
      },
      {
        "name": "其他服务",
        "type": "sse",
        "url": "http://localhost:3000/sse",
        "headers": {},
        "description": "其他服务描述"
      }
    ],
    "default_server": ["各平台热搜查询", "Fetch"]
}

交互式命令

在交互式模式下，支持以下命令：

• connect <服务器名> - 连接到指定服务器
• connect-all - 连接到所有默认服务器
• disconnect <服务器名> - 断开与指定服务器的连接
• switch <服务器名> - 切换到已连接的服务器
• connections (conn) - 列出所有连接及其状态
• tools [服务器名] - 列出所有或指定服务器的可用工具
• resources (res) [服务器名] - 列出所有或指定服务器的可用资源
• prompts [服务器名] - 列出所有或指定服务器的可用提示模板
• call <srv.tool> [参数] - 调用指定服务器上的工具
• call <tool> [参数] - 调用当前服务器上的工具
• get <srv.uri> - 获取指定服务器上的资源
• get <uri> - 获取当前服务器上的资源
• prompt <srv.prompt> [参数] - 使用指定服务器上的提示模板
• prompt <prompt> [参数] - 使用当前服务器上的提示模板
• ask <自然语言问题> - LLM处理提问，自动选择并调用工具
• clear-history (clh) - 清除 'ask' 命令的对话历史记录
• help - 显示帮助信息
• quit / exit - 退出程序

🔧 高级配置

服务器配置选项

📚 依赖项

• asyncio: 异步IO支持
• mcp: MCP协议客户端库
• langchain_openai: OpenAI模型集成
• langchain_google_genai: Google生成式AI模型集成
• langchain_anthropic: Anthropic Claude模型集成
• langchain_aws: AWS Bedrock模型集成
• dotenv: 环境变量管理
• json: JSON数据处理

🤝 贡献指南

欢迎提交问题报告和功能请求！如果您想贡献代码：

📄 许可证

此项目采用MIT许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• 感谢所有MCP协议的贡献者
• 感谢语言模型提供商的API支持
• 感谢开源社区的支持和贡献

注：本客户端仅提供与MCP服务的接口，具体功能取决于所连接服务器提供的工具和资源。