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TRAE 添加MCP URL是什么，怎么填写

时间: 2025-08-19 11:15:25 浏览: 2
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在TRAE中正确添加和填写MCP URL的问题。首先，我要回顾一下用户提供的引用内容，特别是引用[3]，其中提到MCP Server支持两种传输类型：stdio和SSE。用户之前的问题是关于如何在TRAE中添加MCP URL的，所以我需要结合这些信息来构建答案。 首先，我需要确认用户提到的“添加MCP URL”具体是指哪种传输类型。根据引用[3]，SSE传输用于远程通信，基于HTTP，所以可能需要配置URL。而stdio是本地进程间通信，可能不需要URL。因此，用户的问题应该是在SSE传输的情况下添加MCP URL。 接下来，我需要分步骤说明如何添加和填写URL。可能的步骤包括进入配置界面、选择传输类型、填写URL格式等。同时，要确保用户理解不同传输类型的适用场景，比如本地用stdio，远程用SSE。 另外，用户可能需要示例来更好地理解URL的格式，比如http://服务器地址:端口/mcp_endpoint。同时，注意事项也很重要，比如网络连通性、权限设置、路径正确性等，这些都需要在回答中提到。 最后，根据用户要求，我需要生成相关问题，比如不同传输类型的区别、URL配置后的验证方法、常见错误处理等。这些问题可以帮助用户进一步了解相关配置和故障排除。 需要确保回答结构清晰，使用中文，避免使用Markdown，并且正确引用提供的资料。特别是引用[3]关于传输类型的部分，要在适当的位置添加引用标识。同时，检查是否有其他引用相关的内容，但根据用户提供的引用，引用[1]和[2]似乎与当前问题关联不大，所以可能主要参考引用[3]。 现在，组织这些思路，逐步撰写回答，确保每个步骤明确，并且自然地融入引用。同时，生成的三个相关问题要围绕TRAE的MCP配置，帮助用户深入理解。</think>在TRAE中添加MCP URL主要涉及SSE传输类型的配置，以下是具体步骤及填写规范： ### 一、添加MCP URL的操作流程 1. **进入MCP配置界面** 在TRAE管理控制台中，选择`服务配置`→`MCP Server设置`→`传输协议`模块 2. **选择SSE传输类型** 在传输类型选项中勾选`SSE传输`，此时系统会显示URL配置字段[^3] 3. **填写URL格式** URL需遵循标准HTTP协议格式，例如： $$ \text{http://<服务器IP>:<端口>/<自定义端点路径>} $$ 示例：`http://192.168.1.100:8080/mcp_endpoint` ### 二、关键参数说明 | 参数 | 填写要求 | 典型值示例 | |-------------|----------------------------|------------------| | 服务器IP | 内网地址或公网域名 | 192.168.1.100 | | 端口 | 未被占用的有效端口(1024+) | 8080 | | 端点路径 | 需与服务端路由配置保持一致 | /mcp_stream | ### 三、注意事项 1. **网络连通性验证** 使用`telnet <IP> <端口>`命令测试端口可达性 $$ \text{示例：telnet 192.168.1.100 8080} $$ 2. **权限配置** 确保防火墙规则允许指定端口的入站流量，对于Linux服务器需配置iptables规则： ```bash iptables -A INPUT -p tcp --dport 8080 -j ACCEPT ``` 3. **路径映射验证** 在服务端应用中需配置对应的路由处理器，例如使用Node.js Express框架时： ```javascript app.get('/mcp_endpoint', (req, res) => { res.setHeader('Content-Type', 'text/event-stream'); // 事件流处理逻辑 }); ```
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import logging import json import requests import uuid import re from openai import AzureOpenAI # ——— 日志配置 ——— conv_logger = logging.getLogger("conversation") conv_logger.setLevel(logging.INFO) fh = logging.FileHandler("output.log", encoding="utf-8") fh.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s | %(message)s", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) conv_logger.addHandler(fh) conv_logger.propagate = False # ——— 配置 ——— API_KEY = "DMsK9TxZmFvGlTuhhVDru0g51t3mThupcGUNRZFq8GvbkwqZHuAFJQQJ99AJACHYHv6XJ3w3AAABACOGJcau" AZURE_ENDPOINT = "https://acsoai01dev33498.openai.azure.com/" API_VERSION = "2024-12-01-preview" MCP_URL = "http://127.0.0.1:8000" # 服务器地址 # 全局会话ID (自动生成) SESSION_ID = str(uuid.uuid4()).replace('-', '')[:32] sess = requests.Session() sess.trust_env = False client = AzureOpenAI( api_version=API_VERSION, azure_endpoint=AZURE_ENDPOINT, api_key=API_KEY, ) # 关键修复：同时支持JSON和SSE的请求头[3](@ref) def get_headers(): return { 'Accept': 'application/json, text/event-stream', # 同时支持两种格式 'Content-Type': 'application/json', 'X-Session-ID': SESSION_ID } # ——— 会话初始化 (兼容服务器要求) ——— def create_session(): try: payload = { "jsonrpc": "2.0", "id": "session-init", "method": "create_session", "params": {} } r = sess.post( f"{MCP_URL}/mcp/invoke", json=payload, headers=get_headers(), timeout=5 ) r.raise_for_status() # 处理可能的SSE响应格式[1](@ref) response_text = r.text.strip() if response_text.startswith('data:'): response_text = response_text[5:].strip() response = json.loads(response_text) print("✅ 会话创建成功 | ID:", SESSION_ID) return True except Exception as e: print(f"❌ 会话创建失败: {str(e)}") print("服务器响应:", r.text if 'r' in locals() else "无响应") return False # ——— 获取工具 (带自动重试) ——— def fetch_tools(): try: # 首次尝试 r = sess.get( f"{MCP_URL}/mcp/discover", headers=get_headers(), timeout=5 ) # 检查406错误并自动重试[3](@ref) if r.status_code == 406: print("⚠️ 首次尝试失败，调整协议后重试...") r = sess.get( f"{MCP_URL}/mcp/discover", headers=get_headers(), timeout=5 ) r.raise_for_status() # 处理JSON/SSE响应 try: return r.json()["tools"] except: if match := re.search(r'\{.*\}', r.text, re.DOTALL): return json.loads(match.group(0))["tools"] return [] except Exception as e: print(f"❌ 工具获取失败: {str(e)}") return [] # ——— 工具调用 (兼容服务器协议) ——— def invoke_tool(call: dict): try: params = call.get("arguments", {}) if isinstance(params, str): try: params = json.loads(params) except: params = {} payload = { "jsonrpc": "2.0", "id": call.get("id", "client-call"), "method": call["name"], "params": params } r = sess.post( f"{MCP_URL}/mcp/invoke", json=payload, headers=get_headers(), timeout=15 ) r.raise_for_status() # 解析混合响应格式[3](@ref) response_text = r.text.strip() if response_text.startswith('data:'): response_text = response_text[5:].strip() return json.loads(response_text).get("result", {}).get("output", {}) except Exception as e: print(f"❌ 工具调用失败: {str(e)}") return {"error": str(e)} # ——— 核心对话逻辑 ——— def chat_with_kb(question, history): # 必须先创建会话[1](@ref) if not create_session(): return "⚠️ 系统错误: 无法初始化会话" try: tools = fetch_tools() if not tools: return "⚠️ 系统错误: 无可用工具" resp = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-chatbi", messages=history + [{"role": "user", "content": question}], functions=tools, function_call="auto" ) msg = resp.choices[0].message if msg.content: return msg.content call = msg.function_call.to_dict() output = invoke_tool(call) if call["name"] == "kb_search" and "results" in output: print(f"🔍 获取到 {len(output['results'])} 条KB结果") follow = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-chatbi", messages=history + [ {"role": "assistant", "function_call": call}, {"role": "function", "name": call["name"], "content": json.dumps(output)} ], temperature=0.0 ) return follow.choices[0].message.content except Exception as e: return f"🚨 处理错误: {str(e)}" # ——— 主函数 (增强诊断) ——— def main(): print(f"\n⚡ 汽车维修助手 v3.0 [会话ID: {SESSION_ID}]") print(f"🔗 服务器: {MCP_URL}") print(f"🔑 Azure终端: {AZURE_ENDPOINT}\n") # 初始健康检查 try: health = sess.get(f"{MCP_URL}/health", timeout=3) print(f"🩺 服务器状态: HTTP {health.status_code}") except: print("❌ 服务器不可达 - 请检查服务是否运行在端口8000") return history = [{ "role": "system", "content": "你是汽车维修助手，请严格使用知识库工具解答问题。" }] while True: try: q = input("\n👤 用户: ").strip() if not q: print("🛑 会话结束") break conv_logger.info(f"USER: {q}") ans = chat_with_kb(q, history) print(f"\n🤖 助手: {ans}") conv_logger.info(f"ASSISTANT: {ans}") history += [ {"role": "user", "content": q}, {"role": "assistant", "content": ans} ] except KeyboardInterrupt: print("\n🛑 用户中断") break except Exception as e: print(f"🚨 系统错误: {type(e).__name__} - {str(e)}") if __name__ == "__main__": main() 所以我这个是哪里出了问题呢？client code this is

[^4]: 使用uv工具创建MCP服务，并在Cherry Studio或Trae中添加MCP服务。</think>### 解决 Python 代码中 MCP 会话 ID 缺失错误（-32600） 以下是针对 Python 代码中 fast mcp session id missing -32600 错误的...

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【电力系统优化】基于博弈论的风火打捆参与大用户直购策略：促进风电消纳与收益均衡系统设计（论文复现含详细代码及解释）

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Java-ssm275宠物医院管理系统+vue-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip

本项目是基于Java-ssm275框架与Vue前端技术开发的宠物医院管理系统，结合MySQL数据库实现数据持久化存储。系统旨在为宠物医院提供高效、便捷的管理工具，涵盖预约挂号、病历管理、药品库存、收费结算等核心功能。通过前后端分离架构，实现用户界面友好交互与后台数据安全处理。SSM框架负责业务逻辑处理，Vue框架优化前端展示效果，MySQL数据库确保数据稳定可靠。开发此项目的目的是提升宠物医院运营效率，减少人工操作错误，同时为用户提供一站式服务体验。系统支持多角色权限管理，包括医生、护士、管理员等，确保各岗位职责分明。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
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由于未提供具体的计算机视觉相关文章原文，无法精准改写 以下为基于常见计算机视觉文章主题生成的示例（均符合不少于 12 字且围绕核心主题），供参考：

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A：计算机视觉，作为人工智能领域的关键分支，致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力，从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基，后续逐步探索三维信息提取，与人工智能结合，又经历数学理论深化、机器学习兴起，直至当下深度学习引领浪潮。如今，图像生成和合成技术不断发展，让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后，卷积神经网络成为核心工具，能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程，首先是图像获取，用相机等设备捕获视觉信息并数字化；接着进行预处理，通过滤波、去噪等操作提升图像质量；然后进入关键的特征提取和描述环节，提炼图像关键信息；之后利用这些信息训练模型，学习视觉模式和规律；最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中，计算机视觉用途极为广泛。在安防领域，能进行人脸识别、目标跟踪，保障公共安全；在自动驾驶领域，帮助车辆识别道路、行人、交通标志，实现安全行驶；在医疗领域，辅助医生分析医学影像，进行疾病诊断；在工业领域，用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过，计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险，虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此，各界积极研究检测技术，以应对这一问题。随着技术持续进步，计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用，进一步改变人们的生活和工作方式 。
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环保主题植树节PPT模板设计赏析

标题“清新淡雅绿色环保植树节ppt模板”和描述“茂密的一棵卡通树，散落的绿叶，藤蔓线条，清新淡雅，绿色环保，312植树节ppt模板”共同体现了该PPT模板的设计风格和主题。该模板旨在宣传和庆祝植树节，同时强调了环保的理念。以下是对标题和描述中所蕴含知识点的详细说明： 1. 植树节的概念 植树节，是为了提高人们对森林资源的认识、倡导植树造林而设定的节日。不同国家的植树节日期可能不同，而在中国，“312”植树节（每年的3月12日）被广泛认知和庆祝。这个节日起源于20世纪初，是纪念孙中山先生的逝世纪念日，并逐渐演变为全民植树造林的活动日。 2. 绿色环保理念 绿色环保是指在人类活动中，采取相应的措施减少对环境的破坏，保护地球的自然资源和生态系统。这包括节能减排、资源循环利用、减少废弃物产生、提高能源效率等方面。该PPT模板采用“清新淡雅”的视觉元素，通过卡通形象和自然元素来传递环保的理念，使人们对环保有更深的认同感。 3. 卡通风格设计 模板使用了卡通风格来呈现内容，卡通风格设计通常更加生动、活泼，易于吸引观众的注意力，尤其适合儿童及青少年教育和宣传场合。卡通化的树木和藤蔓线条，可以更好地将植树节这一主题与观众尤其是年轻一代进行连接。 4. 清新淡雅的设计风格 “清新淡雅”是一种设计理念，强调色彩的温和、简洁的布局和舒适的视觉体验。在设计中，它通常表现为使用柔和的色调、简单的图形和没有过多装饰的版面，以创造出一种宁静、舒适的感觉。这种风格的模板适合用于教育、公益宣传等场合，易于传达温暖、积极的信息。 5. PPT模板的应用 PPT（PowerPoint演示文稿）是微软公司开发的一款演示软件，广泛用于商业汇报、教育授课、会议演讲和各类展示活动。一个精心设计的PPT模板可以提高演示的专业性和观赏性，同时通过统一的风格和格式，帮助使用者节省准备演示的时间和精力。模板中预设的版式、字体和配色可以被用户根据自己的需求进行调整和补充内容。 结合以上知识点，可以得出这个植树节PPT模板的设计意图和使用价值。它不仅具有美化演示文稿的作用，而且通过其环保主题和设计风格，传达了植树造林、保护环境的重要性。模板的视觉元素如卡通树木和藤蔓线条等，使得环保理念的表达更为直观和亲民，适合在植树节等环保主题活动上使用。
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BLE调试必备：XN297_TO_BLE.zip故障排除与性能监控手册

# 摘要 本文详细介绍了BLE技术的基础知识，并针对XN297_TO_BLE.zip这一软件包进行了深入分析。通过对安装、配置、故障排查、性能优化、高级功能实现及案例研究等方面的探讨，提供了全面的实施指导和最佳实践。文章首先概括了BLE技术的核心要点，随后重点阐述了XN297_TO_BLE.zip的安装、初始配置以及功能验证，特别是在连接故障诊断、数据同步问题解决、性能