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모든 LLM 모델을 사용하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 상호작용할 수 있는 유연한 파이썬 라이브러리 및 CLI 도구입니다.

개요

모든 LLM 모델을 사용하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 상호작용할 수 있는 유연한 파이썬 라이브러리 및 CLI 도구입니다. Dolphin MCP는 Python 라이브러리이자 명령줄 도구로, 자연어를 통해 MCP 서버와 조회하고 상호작용할 수 있습니다. 이 서버는 여러 개의 지정된 MCP 서버에 연결되며, 해당 도구들을 언어 모델(OpenAI, Anthropic, Ollama, LMStudio)에 제공하고, 이 서버들로부터 데이터를 접근하고 조작하는 대화형 인터페이스를 제공합니다. 이 프로젝트는 다음을 시연합니다: - 여러 MCP 서버에 동시에 연결 - 이 서버들이 제공하는 도구를 나열하고 호출하기 - 함수 호출 기능을 사용하여 외부 데이터 소스와 상호작용하기 - 사용자 친화적인 방식으로 결과를 처리하고 제시하기 - 깔끔한 API를 가진 재사용 가능한 Python 라이브러리 생성 - 라이브러리 위에 명령줄 인터페이스 구축하기 - : OpenAI, Anthropic, Ollama, LMStudio 모델과 함께 동작 - : 제공자별 모듈과의 관심사 분리 - : 사용...

개요(AI 번역)

모든 LLM 모델을 사용하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 상호작용할 수 있는 유연한 파이썬 라이브러리 및 CLI 도구입니다.

개요

Dolphin MCP는 Python 라이브러리이자 명령줄 도구로, 자연어를 통해 MCP 서버와 조회하고 상호작용할 수 있습니다. 이 서버는 여러 개의 지정된 MCP 서버에 연결되며, 해당 도구들을 언어 모델(OpenAI, Anthropic, Ollama, LMStudio)에 제공하고, 이 서버들로부터 데이터를 접근하고 조작하는 대화형 인터페이스를 제공합니다.

이 프로젝트는 다음을 시연합니다:

여러 MCP 서버에 동시에 연결
이 서버들이 제공하는 목록 및 호출 도구
함수 호출 기능을 사용하여 외부 데이터 소스와 상호작용
사용자 친화적인 방식으로 결과를 처리하고 제시
깨끗한 API를 갖춘 재사용 가능한 Python 라이브러리 생성
라이브러리 위에 명령줄 인터페이스를 구축

특징

다중 제공자 지원: OpenAI, Anthropic, Ollama, LMStudio 모델과 호환
모듈러 아키텍처: 공급자별 모듈과의 관심사를 명확히 분리함
듀얼 인터페이스: 파이썬 라이브러리 또는 명령줄 도구로 사용할 수 있습니다

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README

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Dolphin MCP

A flexible Python library and CLI tool for interacting with Model Context Protocol (MCP) servers using any LLM model.

Overview

Dolphin MCP is both a Python library and a command-line tool that allows you to query and interact with MCP servers through natural language. It connects to any number of configured MCP servers, makes their tools available to language models (OpenAI, Anthropic, Ollama, LMStudio), and provides a conversational interface for accessing and manipulating data from these servers.

The project demonstrates how to:

Connect to multiple MCP servers simultaneously
List and call tools provided by these servers
Use function calling capabilities to interact with external data sources
Process and present results in a user-friendly way
Create a reusable Python library with a clean API
Build a command-line interface on top of the library

Features

Multiple Provider Support: Works with OpenAI, Anthropic, Ollama, and LMStudio models
Modular Architecture: Clean separation of concerns with provider-specific modules
Dual Interface: Use as a Python library or command-line tool
MCP Server Integration: Connect to any number of MCP servers simultaneously
Tool Discovery: Automatically discover and use tools provided by MCP servers
Flexible Configuration: Configure models and servers through JSON configuration
Environment Variable Support: Securely store API keys in environment variables
Comprehensive Documentation: Detailed usage examples and API documentation
Installable Package: Easy installation via pip with dolphin-mcp-cli command

Prerequisites

Before installing Dolphin MCP, ensure you have the following prerequisites installed:

Python 3.10+
SQLite - A lightweight database used by the demo
uv/uvx - A fast Python package installer and resolver

Setting up Prerequisites

Windows

Python 3.10+:
- Download and install from python.org
- Ensure you check “Add Python to PATH” during installation
SQLite:
- Download the precompiled binaries from SQLite website
- Choose the “Precompiled Binaries for Windows” section and download the sqlite-tools zip file
- Extract the files to a folder (e.g., C:\sqlite)
- Add this folder to your PATH:
  - Open Control Panel > System > Advanced System Settings > Environment Variables
  - Edit the PATH variable and add the path to your SQLite folder
  - Verify installation by opening Command Prompt and typing sqlite3 --version
uv/uvx:
- Open PowerShell as Administrator and run:
```
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
```
- Restart your terminal and verify installation with uv --version

macOS

GitHub에서 전체 README 보기

설치

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
     "mcpServers": {
       "server1": {
         "command": "command-to-start-server",
         "args": ["arg1", "arg2"],
         "env": {
           "ENV_VAR1": "value1",
           "ENV_VAR2": "value2"
         }
       },
       "server2": {
         "command": "another-server-command",
         "args": ["--option", "value"]
       }
     }
   }