Feyod MCP Server
基于 FastAPI 的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务器，用于通过自然语言查询 Feyenoord 足球比赛数据。
概述
该 MCP 服务器提供了一个自然语言接口，用于查询 Feyod: Feyenoord Open Data。底层数据库维护在 feyod GitHub 仓库 中。你需要从该仓库获取最新的 SQL 文件来设置所需的数据库。
该服务器使用 LangChain 实现以下功能：
- 将自然语言问题转换为 SQL 查询（可选地利用 few-shot 示例以提高准确性）。
- 验证生成的 SQL。
- 尝试使用 LLM（大语言模型）修复无效的 SQL。
- 在 SQLite 数据库中执行有效的 SQL。
- 返回原始查询结果。
LLM 和嵌入模型根据配置动态加载，通过提供者工厂（
llm_factory.py）实现，允许轻松切换不同的提供者，如 OpenAI、Google 等。安装步骤
- 克隆仓库：
- 创建并激活虚拟环境：
- 安装依赖：
- 设置数据库：
配置
在
mcp 目录下创建一个 .env 文件，包含以下变量：重要提示：
- 将占位符 API 密钥替换为你的实际密钥。
- 确保
LLM_PROVIDER与llm_factory.py中定义的提供者匹配。
- 安装所选提供者所需的 LangChain 集成包（例如
pip install langchain-google-genai）。
- 如果使用
EXAMPLE_SOURCE="mongodb"，请按照之前的说明配置 MongoDB 设置。
添加新的 LLM 提供者
要添加对新提供者的支持：
- 安装包： 安装所需的 LangChain 集成包（例如
pip install langchain-anthropic）。
- 更新工厂： 编辑
llm_factory.py： - 导入必要的
Chat...和...Embeddings类。 - 在
PROVIDER_REGISTRY字典中添加新条目，指定类、API 密钥的预期配置变量（api_key_config）以及任何默认参数（llm_args,embeddings_args）。 - 如果新提供者需要特定的 API 密钥处理或构造函数逻辑，请更新
_get_api_key、get_llm和get_embeddings函数。
- 更新
.env/ README： 将必要的 API 密钥添加到你的.env文件中。
运行服务器
完成设置和配置后，在
mcp 目录下运行以下命令：服务器将启动，通常在
http://localhost:8000（或在 .env 中指定的端口）上运行。API 端点
GET /: 基本健康检查。
GET /v1/tools: 返回概念工具定义（符合 MCP 要求）。
POST /v1/generate: 主要的 MCP 端点。- 请求体：
- 成功响应（200 OK）：
- 错误响应（200 OK 但包含错误字段）：
依赖
- Python 3.10+
- 具体包依赖请参考
requirements.txt。
- 提供者特定的包（例如
langchain-openai,langchain-google-genai）。
免责声明
本项目与 Feyenoord Rotterdam N.V. 无关，因此不是官方的 Feyenoord 产品。通过此服务器提供的数据是非官方的，可能存在错误。
- Author:waytomcp
- URL:https://www.waytomcp.com/article/jeroenvdmeer/feyod-mcp
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