MCP Implementation: Real-Time Scalability & Rock-Solid Reliability

Seamlessly bridge clients and servers with MCP Server Framework’s structured messaging, delivering real-time data flow, scalable extensions, and rock-solid reliability for any environment.

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About MCP Implementation

MCP Implementation Features

好的，我现在需要处理用户的请求，生成一个符合要求的HTML页面。首先，我得仔细阅读用户的指令，确保完全理解他们的需求。用户提供的标题是"MCP Implementation: Real-Time Scalability & Rock-Solid Reliability"，原始文本是一个关于MCP框架的仓库结构、运行步骤和配置的说明。用户希望根据这个原始内容，生成一个全新的HTML页面主体，不包含页头和页尾，并且所有外链链接都要加上nofollow标识。主题需要从原始文本中分析总结，生成几个h2标题，包括“What is MCP Implementation...”、“How to use...”、“Key Features...”、“Use cases...”和“FAQ...”，每个部分要有详细内容，不能直接复制原文，要像专业技术人员写的，而不是AI生成的。最后，直接返回HTML代码，不需要其他解释。首先，我需要确定用户的核心需求是什么。他们希望将原始的技术说明转化为结构化的HTML页面，重点突出MCP的实时可扩展性和可靠性。用户特别强调不要直接复制，所以需要重新组织和表达原始信息，同时保持技术准确性。接下来，分析原始文本的结构和内容。原始文本包括项目结构、运行步骤、配置、更新等内容。需要将这些信息映射到用户指定的h2标题下。例如，“What is”部分需要解释MCP是什么，可能涉及框架的目的和组成部分；“How to use”对应运行步骤；“Key Features”可能涉及模块设计、动态路由、配置管理等；“Use cases”需要根据气候模型的应用场景来举例；FAQ部分可能需要常见问题，比如如何处理依赖问题或日志查看。然后，考虑如何避免直接复制。例如，原始文本中的项目结构部分，可以转化为模块化设计的描述，强调各个组件的作用，如上下文管理器、数据加载器等。在“Key Features”里，可以突出模块化、动态查询路由、实时数据处理、可配置性等。关于外链链接的nofollow，用户提到所有a标签的外链都要加上rel="nofollow"。需要检查生成的HTML中是否有外部链接，但原始文本中的链接是仓库的git地址，可能需要处理。不过用户提供的示例代码中的链接可能需要被处理，比如在“Clone the repository”步骤中的git clone链接，是否要加nofollow？根据用户要求，所有外链都要加，所以需要确认该链接是否属于外部链接。例如，如果链接指向GitHub，那么应该添加nofollow。另外，用户希望文本像专业写作，避免AI生成的痕迹。这意味着语言要流畅，结构合理，使用技术术语但不过于生硬。例如，在描述模块时，可以强调它们如何协同工作以实现可扩展性和可靠性，而不是仅仅列举文件名。现在，开始组织每个h2部分的内容： 1. **What is MCP Implementation...**：介绍MCP框架的目标，即为气候模型提供实时扩展和高可靠性。说明其核心组件，如上下文管理、数据加载、查询路由等，以及模块化设计。 2. **How to use...**：详细步骤，包括克隆仓库、切换分支、虚拟环境设置、安装依赖和运行主程序。需要将原始步骤转化为更自然的指导，可能合并步骤或简化说明，同时确保每个步骤清晰。 3. **Key Features**：模块化设计、动态查询路由、实时数据处理、可配置流水线、日志追踪。这些点需要从原始内容中提取，如config.yaml控制流水线，日志存储位置，动态路由在query_manager.py中实现等。 4. **Use Cases**：气候预测、实时数据分析、模型验证、资源管理。需要结合气候模型的应用场景，比如温度趋势分析、场景模拟等，说明MCP如何帮助这些任务。 5. **FAQ**：常见问题如如何处理依赖问题、日志位置、分支切换错误、动态路由配置、模块扩展。答案需要简洁，解决问题，例如建议检查requirements.txt，查看日志文件，确保正确切换分支等。在编写HTML代码时，确保结构正确，使用div和h2、h3、p、ul、li标签。注意外链链接的nofollow属性。例如，git clone的链接可能需要被处理，但原始文本中的链接可能不是超链接，而是代码块中的命令，所以可能不需要添加a标签。但需要确认用户是否希望将命令中的URL转为链接，如果有的话要加nofollow。例如，如果用户希望将git仓库的URL作为链接，那么需要添加a标签并设置nofollow，否则可能只是显示在代码块中，不需要链接。检查原始文本中的链接是否存在：在“Clone the repository”步骤中，用户给出的git clone命令中的URL是否需要作为超链接？在示例中，用户提供的原始文本中有： git clone https://github.com/newsconsole/GMU_DAEN_2025_01_A.git 如果用户希望将该URL作为可点击的链接，那么在HTML中应该用a标签包裹，并添加nofollow。否则，可能只是作为命令显示，不需要链接。这里可能需要根据用户需求判断。用户可能希望保留为代码块中的命令，所以可能不需要转换成链接，因此无需添加a标签。但需要确认。如果用户确实希望将该URL作为链接，那么必须添加nofollow。但根据问题描述，用户可能希望所有外链都要加nofollow，所以需要处理。但原始文本中的URL是仓库的地址，属于外部链接，因此在HTML中如果显示为链接，则需要添加nofollow。例如：在代码块中，该URL可能不需要单独作为链接，但如果有文字指引用户访问仓库，例如“访问我们的GitHub仓库”，则需要链接。但用户提供的原始文本中没有这样的文字，只是命令中的URL。因此可能不需要添加a标签，直接保留为代码块中的文本即可，因此无需处理nofollow。接下来，编写HTML结构：使用标签，然后各个h2标题，每个标题下分段落、列表等。确保代码块用

包裹，命令用代码样式。例如：

What is MCP Implementation...

MCP框架旨在为气候建模提供...

模块化设计

MCP Implementation FAQ

How to use...

克隆仓库：...

git clone ...

Content

Model Context Protocal (MCP) Implementation

This repository includes the Model Context Protocol (MCP) framework that ClimateGPT Team 1 is developing.

📂 Project Structure

/mcp-framework ├── modules/ # Core MCP components │ ├── context_manager.py # Stores execution context memory │ ├── data_loader.py # Handles dataset loading │ ├── query_manager.py # Routes queries dynamically │ ├── pipeline_manager.py # Executes MCP steps ├── models/ # Test EDA / initial models for MCP framework checking │ ├── scenario_projection.py # Temp trend analysis │ ├── temperature_trends.py # Climate scenario projections │ ├── Model3.py # Model 3 ├── config/ # Configuration settings │ ├── config.yaml # Defines dataset paths and pipeline steps ├── logs/ # Execution logs │ ├── mcp_execution.log ├── tests/ # Unit tests for MCP validation ├── main.py # Entry point for MCP execution ├── requirements.txt # Python dependencies ├── README.md # Project documentation

How to run MCP Framework

Clone the repository (if not already cloned):

git clone https://github.com/ newsconsole/GMU_DAEN_2025_01_A.git
Switch to the ClimateGPT Team 1 Branch :

git checkout ClimateGPT_Team1
Make sure to set up venv (Virtual Env)
1. python -m venv venv

2. venv\Scripts\Activate

Install dependencies (requirements.txt) :

pip install -r requirements.txt
Run the MCP Pipeline

python main.py

Configuration & Execution

The MCP pipeline is dynamically controlled by config/config.yaml which defines the datasets and pipeline steps
Logs are stored in logs/mcp_execution.log for debugging and tracking execution results

Recent Updates

Implemented initial MCP Framework with modular design
Added dynamiic query routing & context memory