python-services/MCP_README.md

# MCP 服务器说明

本项目现在包含三个MCP（Model Context Protocol）服务器，它们替代了原来的FastAPI HTTP服务。

## 🚀 MCP 服务器概览

### 1. RequestProcessor (service1)
**功能**: 通用请求处理和数据分析
**工具**:
- `process_request`: 处理各种类型的请求和响应
- `get_service_info`: 获取服务信息
- `validate_data`: 验证数据结构

**使用示例**:
```python
# 处理请求
result = await process_request(
    message="analyze this data", 
    data={"key": "value"}
)

# 验证数据
validation = await validate_data({"name": "test", "value": 123})
```

### 2. DataAnalyzer (service2)
**功能**: 数据分析和统计计算
**工具**:
- `analyze_data`: 执行数据分析
- `get_data_statistics`: 计算数值统计
- `get_service_statistics`: 获取服务统计信息

**使用示例**:
```python
# 分析数据
analysis = await analyze_data(
    input_data={"scores": [85, 90, 78, 92, 88]}, 
    operation="statistics"
)

# 计算统计
stats = await get_data_statistics([1, 2, 3, 4, 5])
```

### 3. MathComputer (service3)
**功能**: 数学计算和统计函数
**工具**:
- `compute_operation`: 基本数学运算
- `get_supported_operations`: 获取支持的操作
- `advanced_math_operations`: 高级数学运算

**使用示例**:
```python
# 基本计算
result = await compute_operation(
    numbers=[1, 2, 3, 4, 5], 
    operation="average"
)

# 高级运算
percentile = await advanced_math_operations(
    operation="percentile",
    numbers=[1, 2, 3, 4, 5],
    percentile=75
)
```

## 🔧 配置说明

这些MCP服务器已在 `config.json` 中配置：

```json
{
  "request_processor": {
    "command": "python",
    "args": ["./python-services/service1/mcp_server.py"],
    "transport": "stdio"
  },
  "data_analyzer": {
    "command": "python",
    "args": ["./python-services/service2/mcp_server.py"],
    "transport": "stdio"
  },
  "math_computer": {
    "command": "python",
    "args": ["./python-services/service3/mcp_server.py"],
    "transport": "stdio"
  }
}
```

## 🚀 启动方式

### 方式1: 通过主应用启动
主Streamlit应用会自动启动这些MCP服务器：
```bash
python app.py
```

### 方式2: 独立启动
```bash
# 启动RequestProcessor
python python-services/service1/mcp_server.py

# 启动DataAnalyzer  
python python-services/service2/mcp_server.py

# 启动MathComputer
python python-services/service3/mcp_server.py
```

## 📋 依赖要求

每个MCP服务器需要以下依赖：
```
mcp
fastmcp
pydantic
```

## 🔄 从HTTP服务迁移

原来的三个FastAPI HTTP服务已被MCP服务器替代：

| 原HTTP服务 | 新MCP服务器 | 功能对比 |
|-----------|------------|----------|
| service1 (8001) | RequestProcessor | 请求处理 → 通用MCP工具 |
| service2 (8002) | DataAnalyzer | 数据分析 → 数据分析MCP工具 |
| service3 (8003) | MathComputer | 数学计算 → 数学计算MCP工具 |

## 💡 优势

1. **统一协议**: 所有服务都使用MCP协议
2. **更好的集成**: 与LangChain等框架无缝集成
3. **工具发现**: 自动工具发现和注册
4. **类型安全**: 更好的参数类型定义和验证
5. **异步支持**: 原生异步操作支持

## 🐛 故障排除

如果MCP服务器启动失败：

1. 检查依赖是否正确安装：`pip install mcp fastmcp`
2. 确认Python版本兼容性（建议3.8+）
3. 检查文件路径是否正确
4. 查看错误日志获取详细信息

## 🔮 扩展建议

可以基于这些MCP服务器模板创建更多专用服务：
- 文件处理服务
- 数据库查询服务  
- 外部API集成服务
- 机器学习推理服务