MCP Llm

🚀 MCP LLM 语言模型服务器

MCP LLM 语言模型服务器基于 LlamaIndexTS 库构建，为用户提供便捷访问大语言模型（LLM）的途径，助力高效完成代码生成、文档编写等任务。

✨ 主要特性

此 MCP 服务器提供了一系列实用工具，帮助用户与大语言模型进行交互：

• generate_code：根据输入的描述生成相应代码。
• generate_code_to_file：生成代码并直接写入指定文件的特定行号处。
• generate_documentation：为代码生成规范的文档。
• ask_question：向大语言模型提出问题并获取解答。

📦 安装指南

通过 Smithery 安装

若要通过 Smithery 自动安装适用于 Claude 桌面的 LLM 服务器，可使用以下命令：

npx -y @smithery/cli install @sammcj/mcp-llm --client claude

从源代码手动安装

1. 克隆仓库。
2. 安装依赖项：

npm install

3. 构建项目：

npm run build

4. 更新你的 MCP 配置。

使用示例脚本

仓库中包含一个示例脚本，用于演示如何程序化调用 MCP 服务器：

node examples/use-mcp-server.js

此脚本会启动 MCP 服务器，并使用 curl 命令向其发送请求。

💻 使用示例

基础用法

生成代码

{
  "description": "创建一个计算数字阶乘的函数",
  "language": "JavaScript"
}

生成代码到文件

{
  "description": "创建一个计算数字阶乘的函数",
  "language": "JavaScript",
  "filePath": "/path/to/factorial.js",
  "lineNumber": 10,
  "replaceLines": 0
}

generate_code_to_file 工具支持相对和绝对文件路径。若提供相对路径，将相对于 MCP 服务器当前工作目录进行解析。

生成文档

{
  "code": "function factorial(n) {\n  if (n <= 1) return 1;\n  return n * factorial(n - 1);\n}",
  "language": "JavaScript",
  "format": "JSDoc"
}

提问

{
  "question": "JavaScript 中的 var、let 和 const 有什么区别？",
  "context": "我是一个刚开始学习 JavaScript 的人，对变量声明感到困惑。"
}

📄 许可证

• MIT LICENSE