[特殊字符]颠覆MCP!Open WebUI新技术mcpo横空出世!支持ollama!轻松支持各种MCP Server!Cline+Claude3.7轻松开发论文检索MCP Server!

[特殊字符]颠覆MCP!Open WebUI新技术mcpo横空出世!支持ollama!轻松支持各种MCP Server!Cline+Claude3.7轻松开发论文检索MCP Server!

🔥🔥🔥本篇笔记所对应的视频:🚀颠覆MCP!Open WebUI新技术mcpo横空出世!支持ollama!轻松支持各种MCP Server!Cline+Claude3.7轻松开发MCP服务_哔哩哔哩_bilibili

Open WebUI 的 MCPo 项目:将 MCP 工具无缝集成到 OpenAPI 的创新解决方案

随着人工智能工具和模型的快速发展,如何高效、安全地将这些工具集成到标准化的 API 接口中成为了开发者面临的重要挑战。Open WebUI 的 MCPo 项目(Model Context Protocol-to-OpenAPI Proxy Server)正是为了解决这一问题而设计的。本文将带您深入了解 MCPo 的功能、优势及其对开发者生态的影响。


什么是 MCPo?

MCPo 是一个简单、可靠的代理服务器,能够将任何基于 MCP 协议的工具转换为兼容 OpenAPI 的 HTTP 服务器。它通过标准化 RESTful API 接口,让复杂的工具变得易于使用,并支持与大语言模型(LLM)代理和应用程序的无缝交互。

核心功能:

  • 即时兼容性:支持 OpenAPI 工具、SDK 和用户界面,无需额外配置。
  • 安全性与稳定性:采用标准化的 HTTPS 传输协议,支持 JWT 和 API 密钥认证。
  • 自动生成文档:无需手动配置,自动生成交互式 Swagger UI 文档。
  • 纯 HTTP 支持:无需额外的套接字或胶合代码,简化开发流程。

MCPo 的工作原理

MCPo 的核心在于其代理功能,它能够动态发现 MCP 工具并生成 REST API 端点,同时提供人性化的 OpenAPI 文档。以下是其典型工作流程:

  1. 自动生成 API 文档,访问地址为 http://localhost:8000/docs
  2. 用户可以直接调用生成的 API 端点,通过 HTTP 客户端或其他工具进行交互。

启动 MCPo 服务器,例如: 或通过 Python:

uvx mcpo --port 8000 -- your_mcp_server_command 
pip install mcpo mcpo --port 8000 -- your_mcp_server_command 

此外,MCPo 支持通过配置文件管理多个 MCP 工具,使不同工具可以通过唯一路由访问。例如:

{ "mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"] }, "time": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-time", "--local-timezone=America/New_York"] } } } 

最新功能更新

根据项目最新发布的更新日志,MCPo 引入了以下新特性:

  • 图像内容支持:现在可以直接处理 MCP 工具生成的图像内容,并以二进制格式返回给用户,用于动态图表、AI艺术等场景。
  • CLI API 密钥认证:通过 -api-key 参数轻松保护端点,适用于公共或多代理部署。
  • 灵活的跨域访问控制(CORS):新增 -cors-allow-origins 参数,为前端应用和远程 UI 集成提供支持,同时保持安全性。

为什么选择 MCPo?

相比原生 MCP 协议,MCPo 提供了显著优势:

  • 用户友好的接口:不需要学习新的协议,仅需熟悉 HTTP REST 接口即可操作。
  • 即插即用的集成能力:兼容数千种现有工具和服务。
  • 强大的文档支持:自动维护准确且易用的文档。
  • 安全与稳定性保障:基于成熟框架(如 FastAPI),确保高性能和长久支持。

社区反馈与未来发展

MCPo 项目已在 GitHub 和 Reddit 社区中引发广泛讨论。开发者对其易用性和强大的功能表示认可,同时也提出了改进建议,例如增加 SSL 支持和更灵活的配置选项。

随着人工智能工具需求的增长,MCPo 有望成为连接 AI 工具与标准化接口的重要桥梁,为开发者提供更高效、更安全的解决方案。


🚀安装ollama

Ollama

🚀在ollama中安装模型

ollama run gemma3 

🚀安装mcpo

# 安装mcpo pip install mcpo mcpo --port 8000 --api-key "top-secret" -- your_mcp_server_command # 启动时间mcp server uvx mcpo --port 8000 --api-key "top-secret" -- uvx mcp-server-time --local-timezone=America/New_York # 启动fetch mcp server uvx mcpo --port 8000 -- uvx mcp-server-fetch # 查看文档: <http://localhost:8000/docs> <http://localhost:8000/openapi.json> # 使用配置文件启动 mcpo --config /path/to/config.json # 配置文件示例: { "mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"] }, "time": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-time", "--local-timezone=America/New_York"] } } } 

🚀安装Open WebUI

# pip 安装 pip install -U open-webui # 启动 open-webui serve # 源代码安装 git clone -b v0.6.0 <https://github.com/open-webui/open-webui.git> cd open-webui/ cp -RPp .env.example .env npm i npm run build cd ./backend pip install -r requirements.txt -U # 启动 bash start.sh 

🚀测试通过MCPO调用MCP Fetch server

import requests import json def fetch_webpage(url, max_length=10000, start_index=0, raw=False): """ Fetch content from a URL using the MCP Fetch server. Args: url (str): The URL to fetch max_length (int): Maximum number of characters to return start_index (int): Start content from this character index raw (bool): Get raw HTML content without markdown conversion Returns: dict: The response from the server containing the fetched content """ try: # Make a POST request to the fetch endpoint response = requests.post( "<http://localhost:8000/fetch>", json={ "url": url, "max_length": max_length, "start_index": start_index, "raw": raw } ) # Ensure the request was successful response.raise_for_status() # Parse the response return response.json() except Exception as e: return {"error": str(e)} # Example usage if __name__ == "__main__": # Fetch the specific URL you requested target_url = "<https://www.aivi.fyi/aiagents/RooCode-Gemini2.5Pro-OpenAIAgentsSDK>" result = fetch_webpage(target_url) print(result) 

Read more

【MCP】详细了解MCP协议:和function call的区别何在?如何使用MCP?

【MCP】详细了解MCP协议:和function call的区别何在?如何使用MCP?

本文介绍了MCP大模型上下文协议的的概念,并对比了MCP协议和function call的区别,同时用python sdk为例介绍了mcp的使用方式。 1. 什么是MCP? 官网:https://modelcontextprotocol.io/introduction 2025年,Anthropic提出了MCP协议。MCP全称为Model Context Protocol,翻译过来是大模型上下文协议。这个协议的主要为AI大模型和外部工具(比如让AI去查询信息,或者让AI操作本地文件)之间的交互提供了一个统一的处理协议。我们常用的USB TypeC接口(USB-C)统一了USB接口的样式,MCP协议就好比AI大模型中的USB-C,统一了大模型与工具的对接方式。 MCP协议采用了C/S架构,也就是服务端、客户端架构,能支持在客户端设备上调用远程Server提供的服务,同时也支持stdio流式传输模式,也就是在客户端本地启动mcp服务端。只需要在配置文件中新增MCP服务端,就能用上这个MCP服务器提供的各种工具,大大提高了大模型使用外部工具的便捷性。 MCP是开源协议,能让所有A

By Ne0inhk
【大模型系列篇】大模型基建工程:基于 FastAPI 自动构建 SSE MCP 服务器

【大模型系列篇】大模型基建工程:基于 FastAPI 自动构建 SSE MCP 服务器

今天我们将使用FastAPI来构建 MCP 服务器,Anthropic 推出的这个MCP 协议,目的是让 AI 代理和你的应用程序之间的对话变得更顺畅、更清晰。FastAPI 基于 Starlette 和 Uvicorn,采用异步编程模型,可轻松处理高并发请求,尤其适合 MCP 场景下大模型与外部系统的实时交互需求,其性能接近 Node.js 和 Go,在数据库查询、文件操作等 I/O 密集型任务中表现卓越。 开始今天的正题前,我们来回顾下相关的知识内容: 《高性能Python Web服务部署架构解析》、《使用Python开发MCP Server及Inspector工具调试》、《构建智能体MCP客户端:完成大模型与MCP服务端能力集成与最小闭环验证》   FastAPI基础知识 安装依赖 pip install uvicorn, fastapi FastAPI服务代码示例  from fastapi import FastAPI app

By Ne0inhk
超详细图文教程:用vscode+copilot(代理模式)便捷使用mcp+一个范例:用自然语言进行3d建模

超详细图文教程:用vscode+copilot(代理模式)便捷使用mcp+一个范例:用自然语言进行3d建模

在vscode使用claude mcp吧! 在vscode更新到最新版本(注意,这是前提)后,内置的copilot可以使用mcp了!!! 关于mcp(Model Context Protocol 模型上下文协议),可以参考我的上一篇文章: MCP个人理解+示例+集成管理+在python中调用示例,给AI大模型装上双手-ZEEKLOG博客 以下是使用教程: 1.点击左下角的齿轮状设置按钮,点击设置 2.在输入面板输入chat.agent.enabled,勾上勾选框 3.点击Ctrl+shift+P,输入reload,点击重新加载窗口,刷新窗口 4.打开copilot后,在右下角将模式改为代理即可。 5.点击工具按钮,开始安装mcp 先去github找到自己想要添加的mcp服务,以blender MCP为例,打开https://github.com/ahujasid/blender-mcp,可以在readme文档里看到详细的安装过程。可以看到,

By Ne0inhk
02-mcp-server案例分享-Excel 表格秒变可视化图表 HTML 报告,就这么简单

02-mcp-server案例分享-Excel 表格秒变可视化图表 HTML 报告,就这么简单

1.前言 MCP Server(模型上下文协议服务器)是一种基于模型上下文协议(Model Context Protocol,简称MCP)构建的轻量级服务程序,旨在实现大型语言模型(LLM)与外部资源之间的高效、安全连接。MCP协议由Anthropic公司于2024年11月开源,其核心目标是解决AI应用中数据分散、接口不统一等问题,为开发者提供标准化的接口,使AI模型能够灵活访问本地资源和远程服务,从而提升AI助手的响应质量和工作效率。 MCP Server 的架构与工作原理 MCP Server 采用客户端-服务器(Client-Server)架构,其中客户端(MCP Client)负责与服务器建立连接,发起请求,而服务器端则处理请求并返回响应。这种架构确保了数据交互的高效性与安全性。例如,客户端可以向服务器发送请求,如“查询数据库中的某个记录”或“调用某个API”,而服务器则根据请求类型,调用相应的资源或工具,完成任务并返回结果。 MCP Server 支持动态发现和实时更新机制。例如,当新的资源或工具被添加到服务器时,

By Ne0inhk