MCP-сервер
Этот проект представляет собой сервер MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) для указанного URL-адреса OpenAPI - https://api.apis.guru/v2/specs/microsoft.com/cognitiveservices-Training/3.2/openapi.json , автоматически сгенерированный с помощью конструктора MCP AG2.
Предпосылки
- Питон 3.9+
- пип и уф
Установка
- Клонируйте репозиторий:
- Установка зависимостей: Скрипт .devcontainer/setup.sh управляет установкой зависимостей с помощью
pip install -e ".[dev]"
. Если вы не используете контейнер dev, вы можете запустить эту команду вручную.В качестве альтернативы вы можете использоватьuv
:
Разработка
В этом проекте используется ruff
для линтинга и форматирования, mypy
для статической проверки типов и pytest
для тестирования.
Линтинг и форматирование
Чтобы проверить наличие проблем с линтингом:
Чтобы отформатировать код:
Эти команды также доступны через скрипт scripts/lint.sh .
Статический анализ
Чтобы запустить статический анализ (mypy, bandit, semgrep):
Этот скрипт также настроен как pre-commit hook в .pre-commit-config.yaml .
Проведение тестов
Для запуска тестов с покрытием:
Это запустит pytest и сгенерирует отчет о покрытии. Для комбинированного отчета и очистки вы можете использовать:
Предварительные фиксации Хуков
Этот проект использует pre-commit hooks, определенные в .pre-commit-config.yaml . Чтобы установить hooks:
Хуки будут запускаться автоматически перед каждым коммитом.
Запуск сервера
Сервер MCP можно запустить с помощью скрипта mcp_server/main.py . Он поддерживает различные транспортные режимы (например, stdio
, sse
).
Для запуска сервера (например, в режиме stdio):
Сервер можно настроить с помощью переменных среды:
CONFIG_PATH
: Путь к файлу конфигурации JSON (например, mcp_server/mcp_config.json ).CONFIG
: строка JSON, содержащая конфигурацию.SECURITY
: переменные среды для параметров безопасности (например, ключи API).
Подробную информацию о том, как они загружаются, см. в блоке if __name__ == "__main__":
в mcp_server/main.py.
Файл tests/test_mcp_server.py демонстрирует, как запустить сервер и взаимодействовать с ним программным способом для тестирования.
Строительство и издательское дело
Этот проект использует Hatch для сборки и публикации. Чтобы собрать проект:
Чтобы опубликовать проект:
Эти команды также доступны через скрипт scripts/publish.sh .
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Сервер MCP для API обучения пользовательского зрения Cognitive Services от Microsoft, который позволяет агентам ИИ создавать, обучать и управлять пользовательскими моделями классификации изображений и обнаружения объектов посредством взаимодействия на естественном языке.
Related MCP Servers
- -securityAlicense-qualityA collection of custom MCP servers providing various AI-powered capabilities including web search, YouTube video analysis, GitHub repository analysis, reasoning, code generation/execution, and web crawling.Last updated -2PythonMIT License
- -securityFlicense-qualityAn MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) Server that provides a standardized interface for interacting with Google's Cloud Vision API, enabling AI agents to analyze images and extract visual information through natural language.Last updated -Python
- AsecurityAlicenseAqualityAn MCP server that enables AI applications to access 20+ model providers (including OpenAI, Anthropic, Google) through a unified interface for text and image generation.Last updated -212PythonMIT License
- AsecurityFlicenseAqualityAn intelligent MCP server that orchestrates multiple MCP servers with AI-enhanced workflow automation and production-ready context engine capabilities for codebase analysis.Last updated -3TypeScript