forked from DevOps/deploy.stack
添加MCP服务器的初始实现,包括: - 主程序文件mcp_server.py - 配置文件config.toml - 依赖文件requirements.txt - 安装指南INSTALL.md - 使用说明README.md 服务器功能包括: - 接收客户端请求 - 调用OpenAI API进行分析 - 提供健康检查接口 - 支持与disk_inspection.py脚本对接
3.5 KiB
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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:
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:
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:
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
# 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
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:
# 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
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
使用清华大学镜像源
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
使用华为云镜像源
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:
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:
pip install -r requirements.txt --user
或者使用sudo(不推荐):
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:
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
sudo apt-get install python3-dev
CentOS/RHEL
sudo yum install python3-devel
Fedora
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:
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:
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:
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。