本项目致力于增强 Pi 孔的管理体验。借助自然语言处理功能,用户能更便捷地与 Pi 孔设备进行交互。同时,项目结合 FastAPI 和检索增强生成(RAG)系统进行开发。
要使用 Pi 孔洞 MCP 服务器,你可以按照以下步骤进行操作。
git clone [你的仓库 URL]
cd mcp_server
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在 Windows 上使用 `venv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt
config.toml.example 到 config.toml。.env 文件。uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
使用 POST 请求到 /query,包括 X-API-Key 头。示例:
POST /query HTTP/1.1
Host: yourserver.com
X-API-Key: your_api_key_here
Content-Type: application/json
{
"query": "阻止互联网 10 分钟。"
}
检查 config.toml 中的功能标志设置,这些控制可用功能。
在服务器运行时访问 /docs 获取详细的端点使用说明。
我们将使用大语言模型(LLM)扫描 API 端点并自动生成代码,然后从最后一个已知正常版本应用补丁,并解决其中的冲突。同时,我们会将以前由 LLM 生成的代码保留在单独分支中,以确保基准测试正确。
项目使用 FastAPI,依赖项通过 pyproject.toml 或 requirements.txt 管理。
日志配置存储在 logging_config.py。请确保日志清晰且不包含敏感信息。
使用 pytest 编写和运行测试,鼓励对外部服务(如 Milvus 和 Pi 孔)进行 mocking。
git clone [你的叉]
pip install -r requirements.txt 安装依赖项。pytest 运行测试套件。记录错误信息以便调试和分析问题。
在可能的情况下定义自定义错误,以提高代码的可维护性和用户体验。
使用适当的异常处理机制来管理运行时错误。
维护一个详细的代码生成来源日志,以确保可追溯性和透明度。记录每个生成代码片段的来源和上下文。
[此处插入项目许可证信息,如 MIT 许可证或其他适用的开源许可证。]
Q: 如何开始使用 MCP 服务器? A: 克隆仓库、安装依赖项并运行服务器。参考安装指南获取详细步骤。
Q: 如何为项目做出贡献? A: 叉仓库、创建功能分支、提交更改并创建 Pull Request。