소개

이 코드 repo는 Anthropic에 의하여 모형 Context 의정서를 위한 작업장 물자를 포함합니다

디렉토리 구조

MCP 서버

다운로드

이 서버는 주어진 URL의 HTML 내용을 다운로드합니다. 그것은 httpx 라이브러리를 사용하여 콘텐츠를 다운로드합니다.

그런 다음 HTML 콘텐츠를 Markdown 텍스트로 변환합니다. 그래서 LLM을 쉽게 읽고 내용을 이해합니다.

온라인 검색

이 서버는 주어진 쿼리에 대한 웹을 검색하는 Google 풀그릴 검색 API를 사용합니다. 환경 변수 GOOGLE_API_KEY 및 GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID에서 설정할 API 키가 필요합니다.

자세한 내용은 Google 풀그릴 검색 API를 참조하십시오.

오늘

이 서버는 오늘 다양한 형식의 날짜를 반환합니다. LLM은 현재 날짜와 관련하여 날짜를 계산하는 데 사용됩니다.

예를 들어, LLM은 What happened at the last Tuesday?]에 대한 답변을 돕습니다.

MCP 클라이언트

# # # Pydantic AI를

이 MCP 클라이언트는 AWS Bedrock에서 Pydantic AI 모델을 사용합니다. 그것은 AWS 자격 증명을 환경 변수에 설정해야합니다.

이것은 대화 형 클라이언트가 아닙니다, 그것은 모형을 적재하고 STDOUT에서 존재하는 1개의 일을 합니다.

기본적으로 AWS Bedrock에서 Claude 3.7 모델을 사용하고 있습니다.

슬랙

MCP Workshop

Introduction

This code repo contains workshop materials for Model Context Protocol by Anthropic

Directory Structure

./
├── docker-compose.yaml            # Docker compose file
├── Dockerfile                     # Dockerfile
├── poetry.lock                    # Poetry lock file
├── pyproject.toml                 # Poetry project configuration file
├── README.md                      # This file
└── src
    ├── clients                    # MCP Clients code
    │   ├── pydantic_ai            # MCP  Client app with Pydantic AI and AWS Bedrock model (Requires AWS credentials)
    │   │   ├── __init__.py
    │   │   ├── main.py            # app code
    │   │   └── prompts.py         # LLM prompts
    │   ├── settings               # app configs
    │   │   ├── __init__.py
    │   │   └── main.py
    │   └── slack                  # MCP Client with Slack Bolt app (requires Slack API token)
    │       ├── __init__.py
    │       ├── main.py            # app code
    │       ├── manifest.yaml      # slack app manifest file
    │       └── prompts.py         # LLM prompts
    └── servers                    # MCP Servers code
        ├── download               # Download HTML page MCP Server
        │   ├── __init__.py
        │   ├── main.py
        │   └── utils.py
        ├── online_search          # MCP Server for Google Programmable Search (requires API key)
        │   ├── __init__.py
        │   └── main.py            # app code
        ├── settings               # app configs
        │   ├── __init__.py
        │   └── main.py
        └── today                  # MCP Server Returns today's date in various formats. Used to help LLM to calculate dates in relations to curreen date
            ├── __init__.py
            └── main.py             # app code

MCP Servers

Download

This server downloads the HTML content of a given URL. It uses the httpx library to download the content.

Then it converts the HTML content to Markdown text. So it is easier for LLM to read and understand the content.

Online Search

This server uses the Google Programmable Search API to search the web for a given query. It requires an API key to be set in the environment variable GOOGLE_API_KEY and GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID

See Google Programmable Search API for more information.

Today

This server returns today’s date in various formats. It is used to help LLM calculate dates in relation to the current date.

For instance it will help LLM to answer about What happened at the last Tuesday?

MCP Clients

Pydantic AI

This MCP client uses the Pydantic AI model from AWS Bedrock. It requires AWS credentials to be set in the environment variables.

This is not interactive client, it loads the model and does one task to present in STDOUT.

By default it is using Claude 3.7 model from AWS Bedrock.

Slack