MCP Server 初学习 Datawhale夏令营
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夏令营参赛
本次暑假参加了Datawhale的夏令营,选择了MCP server方向
这次争取走完整个流程
MCP Server自己搭建
由于之前基本没有搭建MCP server的经验,所以在搭建自己的MCP Server时遇到了不少困难
所幸,Datawhale提供可MCP Server开发助手,借助其实现了自己的简单的MCPServer搭建,同时通过观看之前的学习录像,终于完成了自己的MCP Server的搭建
最后成功上线到了魔搭的创空间
以下是一个极为简易的gradio.app的代码
import gradio as gr
def explain_english_term(english_term: str) -> dict:
"""获取英文文献关键术语的中文解释及相关信息。
Args:
english_term (str): 需解释的英文关键术语(如"machine learning"),支持常见学术术语。
Returns:
dict: 包含术语中文解释、所属领域及文献例句的字典,结构如下:
- chinese_explanation (str): 术语的中文标准解释;
- domain (str): 术语所属的学术领域(如"人工智能");
- example_sentence (dict): 包含英文例句(en)及其中文翻译(zh)的字典。
"""
# 模拟数据
term_data = {
"machine learning": {
"chinese_explanation": "机器学习",
"domain": "人工智能",
"example_sentence": {
"en": "Machine learning algorithms allow computers to learn from data without explicit programming.",
"zh": "机器学习算法使计算机能够从数据中学习,而无需显式编程。"
}
},
"quantum computing": {
"chinese_explanation": "量子计算",
"domain": "计算机科学",
"example_sentence": {
"en": "Quantum computing has the potential to solve problems beyond the reach of classical computers.",
"zh": "量子计算有潜力解决经典计算机无法解决的问题。"
}
}
}
# 处理输入(忽略大小写)
normalized_term = english_term.lower().strip()
if normalized_term in term_data:
return term_data[normalized_term]
else:
return {
"chinese_explanation": "未找到该术语的解释",
"domain": "未知领域",
"example_sentence": {
"en": "No example sentence found for this term.",
"zh": "未找到该术语的例句。"
}
}
# 构建Gradio接口
demo = gr.Interface(
fn=explain_english_term,
inputs=gr.Textbox(label="英文关键术语", placeholder="输入需解释的英文术语,如\"machine learning\""),
outputs=gr.JSON(label="术语解释结果"), # 使用JSON组件展示字典结构
title="英文文献关键术语解释器",
description="输入英文学术术语,获取其中文解释、所属领域及文献例句(示例数据)。"
)
# 启动MCP服务器(需安装gradio>=4.0)
if __name__ == "__main__":
demo.launch(mcp_server=True, server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
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