本项目主要围绕未结构化数据处理相关工具展开,提供了环境变量设置、调试工具使用、客户端功能扩展等功能,方便用户进行数据处理和调试工作。
LOG_LEVEL="ERROR":设置此环境变量可抑制调试输出,仅向用户显示清晰的消息。CONFIRM_TOOL_USE='false':禁用工具使用前的确认提示。⚠️ 重要提示:请谨慎使用此设置,特别是在开发阶段,因为大语言模型(LLM)可能会执行昂贵的工作流程或删除数据。Anthropic提供了MCP Inspector工具来调试/测试你的MCP服务器。运行以下命令启动一个调试UI:
mcp dev uns_mcp/server.py
从此处,您可以在左侧窗格中添加环境变量(指向您的本地环境),并在那里包含您的个人API密钥作为环境变量。转到tools,您可以测试添加到MCP服务器的功能。
若需要记录UnstructuredClient调用参数,请设置环境变量DEBUG_API_REQUESTS=false。日志将保存为格式为unstructured-client-{date}.log的文件,可查看该文件以调试UnstructuredClient函数的调用参数。
我们将使用@wonderwhy-er/desktop-commander将终端访问权限添加到最小客户端,该工具基于MCP文件系统服务器构建。请注意,客户端(也包括LLM)现在有权访问私人文件。
执行以下命令安装该包:
npx @wonderwhy-er/desktop-commander setup
然后使用额外参数启动客户端:
uv run python minimal_client/client.py "http://127.0.0.1:8080/sse" "@wonderwhy-er/desktop-commander"
# 或者
make sse-client-terminal
如果你的客户端只支持使用工具的一部分,需要注意以下事项:
update_workflow工具需要与create_workflow工具一起加载到上下文中,因为它包含有关如何创建和配置自定义节点的详细描述。update_workflow - 需要将工作流的配置(由用户提供或通过调用get_workflow_info工具获得)包含在上下文中,因为此工具不会像patch一样应用更改,而是完全替换工作流配置。任何新开发的功能/修复/增强都将添加到CHANGELOG.md中。在稳定版本之前,优先使用0.x.x-dev预发布格式。
Error: spawn ENOENT 错误,意味着未安装或不在PATH中:
PATH中。python替换为/opt/miniconda3/bin/python。