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whois MCP Server

@PalNilsson

基本情報

カテゴリ

その他

ライセンス

Apache-2.0 license

トランスポート

stdio

作者

PalNilsson

whois MCP Server について

A minimal example of an MCP agent and server that can be used to ask an AI about who someone is

whois MCP Server の設定

標準の設定はありません

このサーバーの README には解析可能な MCP 設定ブロックが含まれていません。インストール手順はリポジトリをご確認ください。

リポジトリ

whois MCP Server のツール

ツール一覧はまだありません

この掲載には表示できるツール一覧がまだありません。サーバーにツールがないという意味ではありません。対応機能はプロジェクトのドキュメントをご確認ください。

ツールは README から自動的に抽出されます。メンテナーは ## Tools という見出しの下に記載することで、このタブに反映できます。

概要

What is whois?

whois is a minimal MCP (Model Context Protocol) agent and server that lets you ask an AI about a person’s identity. It is designed as a simple example for developers exploring MCP-based agent architectures.

How to use whois?

Install the dependencies with pip install -r requirements.txt, then set the required API keys in your environment (ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, and optionally LLAMA_API_URL). Start the server with uvicorn server:app --reload, then run the agent with python agent.py "<name>" <provider> (e.g., python agent.py "Albert Einstein" openai).

Key features of whois

  • Supports multiple AI providers: Anthropic, OpenAI, Gemini, Llama (Ollama)
  • Minimal MCP agent and server implementation
  • Queries an AI by person name
  • Uses environment variables for secure API key management
  • Runs as a lightweight ASGI server via uvicorn

Use cases of whois

  • Asking an AI for a short biography of any person
  • Testing and prototyping MCP agent workflows
  • Comparing answers about the same person from different AI providers
  • Learning how to build a minimal MCP-based client–server setup

よくある質問

1

What API keys are needed?

You need `ANTHROPIC_API_KEY`, `OPENAI_API_KEY`, and `GEMINI_API_KEY` set in your environment. For Llama support, also set `LLAMA_API_URL` (defaults to `http://localhost:11434/api/generate`).

2

Which AI providers are supported?

The agent supports Anthropic, OpenAI, Gemini, and Llama (via Ollama). The provider is specified as the second argument when running `agent.py` (e.g., `anthropic`, `openai`, `gemini`, `llama`).

3

How do I run the server?

After installing dependencies, run `uvicorn server:app --reload` in the project directory.

4

How do I run the agent?

Execute `python agent.py "<name>" <provider>` where `<name>` is the person you want to ask about and `<provider>` is one of `openai`, `anthropic`, `gemini`, or `llama`.

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