Fused MCP

Um servidor MCP baseado em Python para cientistas de dados executarem código Python com um cliente Claude.

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Fused MCP Agents: Configurando Servidores MCP para Dados

  

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Os servidores MCP permitem que LLMs como o Claude façam requisições HTTP, conectando-os a APIs e código executável. Construímos este repositório para nós e para qualquer pessoa que trabalhe com dados, para que seja fácil passar qualquer código Python diretamente para o seu aplicativo Claude desktop.

UDF AI

Este repositório oferece um fluxo de trabalho simples em notebook, passo a passo, para configurar Servidores MCP com o aplicativo Claude Desktop, tudo em Python, construído sobre as Funções Definidas pelo Usuário (UDFs) do Fused.

Demo once setup

Requisitos

Se você estiver no Linux, o aplicativo desktop não está disponível, então criamos um cliente simples que você pode usar para executá-lo localmente também!

Você não precisa de uma conta Fused para fazer nada disso! Tudo isso será executado na sua máquina local.

Instalação

  • Clone este repositório em qualquer diretório local e navegue até o repositório:

    git clone https://github.com/fusedio/fused-mcp.git
    cd fused-mcp/
    
  • Instale o uv se você não o tiver:

    macOS / Linux:

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    

    Windows:

    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    
  • Teste o cliente perguntando por suas informações:

    uv run main.py -h
    
  • Comece seguindo nosso notebook de introdução fused_mcp_agents.ipynb no seu IDE local favorito para configurar tudo e depois avance para o notebook mais avançado para criar seus próprios Agentes e funções

Notebook

Estrutura do repositório

Este repositório é construído sobre o Servidor MCP e as UDFs do Fused, que são funções Python que podem ser executadas de qualquer lugar.

Suporte e Comunidade

Sinta-se à vontade para entrar no nosso servidor Discord se precisar de ajuda para desbloquear algo!

Aqui estão alguns passos comuns para depurar a configuração:

  • Executar uv run main.py -h deve retornar algo como isto:

uv helper output function

  • Você pode precisar passar caminhos globais para algumas funções ao Claude_Desktop_Config.json. Por exemplo, por padrão passamos apenas uv:
{
    "mcpServers": {
        "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": ["..."]
        }

    }
}

Mas você pode precisar passar o caminho completo para uv, que você pode simplesmente passar para common.generate_local_mcp_config no notebook:

# in fused_mcp_agents.ipynb
import shutil 

common.generate_local_mcp_config(
    config_path=PATH_TO_CLAUDE_CONFIG,
    agents_list = ["get_current_time"],
    repo_path= WORKING_DIR,
    uv_path=shutil.which('uv'),
)

O que criaria uma configuração como esta:

{
    "mcpServers": {
        "qgis": {
            "command": "/Users/<YOUR_USERNAME>/.local/bin/uv",
            "args": ["..."]
        }

    }
}

Contribua

Sinta-se à vontade para abrir PRs para adicionar suas próprias UDFs ao udfs/ para que outras pessoas também possam experimentá-las localmente!

Usando um cliente Claude local (sem o aplicativo Claude Desktop)

Se você não conseguir instalar o aplicativo Claude Desktop (por exemplo, no Linux), fornecemos um pequeno exemplo de interface de cliente local para usar o Claude com o servidor MCP configurado neste repositório:

NOTA: Você precisará de uma chave de API para o Claude aqui, pois não usará o aplicativo Desktop

  • Crie uma Conta no Console da Anthropic

  • Crie uma Chave de API da Anthropic

  • Crie um .env:

    touch .env
    
  • Adicione sua chave como ANTHROPIC_API_KEY dentro do .env:

    # .env
    ANTHROPIC_API_KEY = "your-key-here"
    
  • Inicie o servidor MCP:

    uv run main.py --agent get_current_time
    
  • Em outra sessão de terminal, inicie o cliente local, apontando para o endereço do servidor:

    uv run client.py http://localhost:8080/sse