🚀 开放数据 MCP 协议服务器
本项目致力于将数百万公开数据集引入所有大语言模型 (LLM) 应用程序。通过 MCP 协议，为 LLM 应用提供开放数据访问能力，让各类 LLM 工具和平台都能使用这些数据。
🚀 快速开始
本项目旨在借助 MCP 协议，为大语言模型应用提供开放数据的访问途径，让丰富的公开数据集能在各类 LLM 工具和平台中发挥作用。下面为您介绍如何使用本项目来访问和利用这些开放数据。
✨ 主要特性
- 支持对公开可用数据集的搜索和查询。
- 提供静态数据集和动态数据集的不同访问方式。
- 支持社区贡献，可扩展新的 MCP 服务器实现、修复代码问题、增强功能模块等。
📦 安装指南
文档未提及具体安装步骤，暂无法提供。
💻 使用示例
基础用法
通过我们的 MCP 服务器，您可以方便地搜索和查询公开可用的数据集。以下是不同类型数据集的适用场景及使用建议：
静态数据集
如果数据集内容相对固定且更新频率低，建议将其作为资源提供。例如小型表格数据、文档库等。
# 这里可根据实际情况补充静态数据集的使用代码示例
动态数据集
对于需要实时查询或计算的数据集，应实现为工具接口。例如数据库查询、API 调用结果等。
# 这里可根据实际情况补充动态数据集的使用代码示例
高级用法
在实现数据集访问时，您需要根据数据集的特点选择合适的实现方式，并进行全面的测试。
选择工具还是资源
如果您的数据集需要基于参数的过滤、复杂的转换或需要动态查询，请实现为工具接口。如果数据集内容静态且适合内存加载，建议作为资源提供。
# 这里可根据实际情况补充选择实现方式的代码示例
测试要求
添加全面的测试以确保功能正常，并验证错误处理机制和性能表现。
# 这里可根据实际情况补充测试代码示例
📚 详细文档
数据集访问
通过我们的 MCP 服务器，您可以搜索和查询公开可用的数据集。以下是几种主要的数据集类型及其适用场景：
静态数据集
- 如果数据集内容相对固定且更新频率低，建议将其作为资源提供。
- 示例：小型表格数据、文档库等。
动态数据集
- 对于需要实时查询或计算的数据集，应实现为工具接口。
- 示例：数据库查询、API 调用结果等。
实现指南
选择工具还是资源
- 如果您的数据集需要基于参数的过滤、复杂的转换或需要动态查询，请实现为工具接口。
- 如果数据集内容静态且适合内存加载，建议作为资源提供。
测试要求
- 添加全面的测试以确保功能正常。
- 验证错误处理机制和性能表现。
贡献指南
我们欢迎社区贡献，共同扩展这个项目。以下是我们接受的贡献类型：
代码贡献
- 提交新的 MCP 服务器实现（基于工具或资源）。
- 修复现有代码中的问题。
- 增强功能模块。
文档贡献
- 编写详细的文档说明。
- 整理和补充使用指南。
- 优化示例内容。
🔧 技术细节
项目架构
open-data-mcp
├── src/
│ ├── mcp/
│ │ └── server.py # MCP 协议服务器实现
│ └── providers/ # 各数据集提供者的实现目录
│ ├── __init__.py
│ ├── tool_provider.py # 工具接口示例
│ └── resource_provider.py # 资源提供者示例
├── tests/
│ ├── test_server.py # 服务器功能测试
│ └── test_providers/ # 各数据集提供者的测试用例
└── README.md # 项目说明文件
开发规范
代码风格
- 遵循 PEP8 编码规范。
- 使用 Black 或 Ruff 进行格式化。
版本控制
- 每次提交都需要包含详细的提交信息。
- 定期进行代码审查。
项目现状
已实现功能
- 初始服务器架构
- 基础数据提供者接口
- 测试框架建立
- 自动化发布流程
待开发功能
- 支持更多数据源类型
- 客户端工具开发
- 性能优化
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证，具体条款请参阅 LICENSE 文件。
⚠️ 重要提示
- 所有通过 MCP 服务器提供的数据必须是公开可用的。
- 必须遵守原始数据提供者的许可协议。
- 商业应用需遵循项目 MIT 许可证要求。
💡 使用建议
欢迎加入我们的 Discord 社区，参与项目讨论和贡献：Discord 邀请链接
参考资料
致谢于 Anthropic 的开源 MCP 协议 释放的利好。