# MCP服务器 - pip安装指南 本文档提供了在不同环境下使用pip安装MCP服务器依赖包的详细步骤。 ## 系统要求 - Python 3.8 或更高版本 - pip 21.0 或更高版本 ## 检查Python和pip版本 在开始安装之前,请先检查您的Python和pip版本: ```bash python --version # 或 python3 --version pip --version # 或 pip3 --version ``` 如果您的系统中没有安装Python或pip,请先安装它们。 ## 安装依赖方法 ### 方法1:使用requirements.txt直接安装 最简单的方法是直接使用我们提供的`requirements.txt`文件安装所有依赖: ```bash cd /home/geng/mydate/deploy.stack/mcp_server pip install -r requirements.txt ``` 如果您的系统中有多个Python版本,可能需要使用`pip3`: ```bash pip3 install -r requirements.txt ``` ### 方法2:虚拟环境安装(推荐) 为了避免依赖冲突,我们推荐在虚拟环境中安装MCP服务器: #### 创建虚拟环境 ```bash # 创建虚拟环境 python -m venv venv # 激活虚拟环境 # Linux/MacOS source venv/bin/activate # Windows # venv\Scripts\activate ``` #### 在虚拟环境中安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 方法3:手动安装各个包 如果您需要手动安装各个包,可以使用以下命令: ```bash # 安装Flask pip install flask==3.0.3 # 安装OpenAI API客户端 pip install openai==1.30.1 # 安装requests库 pip install requests==2.31.0 # 安装dotenv(用于环境变量管理) pip install python-dotenv==1.0.1 # 可选:安装JSON日志格式化库 pip install python-json-logger==2.0.7 ``` ## 使用国内镜像源加速安装 如果您在国内访问PyPI比较慢,可以使用国内镜像源加速安装: ### 使用阿里云镜像源 ```bash pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` ### 使用清华大学镜像源 ```bash pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` ### 使用华为云镜像源 ```bash pip install -r requirements.txt -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/ ``` ## 验证安装 安装完成后,您可以使用以下命令验证所有依赖是否正确安装: ```bash pip list | grep -E "flask|openai|requests|python-dotenv" ``` 您应该能看到已安装的包及其版本。 ## 安装常见问题 ### 1. 权限错误 如果您遇到权限错误,可以尝试使用`--user`选项以用户权限安装: ```bash pip install -r requirements.txt --user ``` 或者使用sudo(不推荐): ```bash sudo pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 版本冲突 如果遇到版本冲突,可以尝试更新pip: ```bash pip install --upgrade pip ``` 然后重新安装依赖。 ### 3. Python.h: No such file or directory 如果在安装过程中遇到缺少Python开发文件的错误,可以安装Python开发包: #### Ubuntu/Debian ```bash sudo apt-get install python3-dev ``` #### CentOS/RHEL ```bash sudo yum install python3-devel ``` #### Fedora ```bash sudo dnf install python3-devel ``` ## 升级依赖 当需要升级依赖到新版本时,可以使用以下命令: ```bash pip install --upgrade -r requirements.txt ``` ## 卸载依赖 如果需要卸载所有依赖,可以使用以下命令: ```bash pip uninstall -r requirements.txt -y ``` ## 生成新的requirements.txt 如果您对项目依赖做了修改,可以生成新的requirements.txt文件: ```bash pip freeze > requirements.txt ``` 注意:这将包含环境中所有已安装的包,建议在虚拟环境中执行此操作。