Withseismic MCP

一个生产就绪的MCP服务器模板，用于托管自定义AI工具和提示模板，支持远程部署和本地运行，帮助开发者快速构建AI模型交互工具。

开发者工具人工智能聊天机器人 #AI工具 #协议模板 #快速部署 #开发框架 .TypeScript

评分 : 2.5分

下载量 : 16

更新时间 : 2025-04-29

什么是Model Context Protocol (MCP) 服务器？

MCP服务器是一种工具，允许开发者轻松创建和托管自己的AI工具，这些工具可以被各种AI模型调用。它简化了开发流程，让您可以专注于构建出色的应用程序，而不是处理复杂的基础设施。

如何使用MCP服务器？

通过简单的几个步骤，您可以快速设置和运行MCP服务器。无论是本地开发还是远程部署，MCP都能满足您的需求。

适用场景

MCP服务器非常适合需要将自定义AI工具集成到现有系统中的开发者、团队或组织。例如，它可以用于构建企业级AI应用、个人项目或研究工具。

主要功能

工具支持允许您定义和执行自定义AI工具，这些工具可以通过MCP协议被调用。

提示生成支持生成结构化的消息，帮助AI模型更好地理解和响应用户请求。

自动发现无需手动配置，所有工具和提示会自动注册并可用。

TypeScript支持全栈TypeScript支持，确保代码安全性和高效性。

多模式运行支持本地开发和远程部署两种模式，适应不同场景需求。

优势与局限性

优势

快速搭建和部署AI工具

无需繁琐的基础设施管理

强大的TypeScript支持

支持多种运行模式

易于扩展和维护

局限性

需要一定的编程基础

某些高级功能可能需要额外学习

依赖于外部依赖项（如Node.js）

如何使用

安装MCP服务器

首先，确保已安装Node.js和pnpm。然后，通过以下命令安装MCP服务器。

启动本地开发模式

在本地环境中快速测试您的工具和服务。

启动远程模式

准备将服务部署到生产环境时，可以使用远程模式。

使用案例

示例1：创建一个简单的工具演示如何定义和注册一个简单的AI工具。

示例2：使用提示生成消息展示如何使用提示生成结构化消息。

常见问题

如何开始使用MCP服务器？

是否支持远程部署？

如何调试工具？

🚀 D0 项目文档

D0 协议致力于实现人与 AI 系统的高效协作。它为开发者提供工具和提示组件，助力构建模块化人工智能解决方案，支持基于文本、文件或实时数据流等多种交互模式。

🚀 快速开始

D0 是专注于实现人与 AI 系统之间高效协作的协议，通过提供工具和提示组件，开发者可构建模块化人工智能解决方案，支持多种交互模式。

✨ 主要特性

支持开发者构建模块化的人工智能解决方案。
支持多种交互模式，包括基于文本、文件或实时数据流的方式。
工具和提示组件可自动注册到资源库中。
整个系统使用 TypeScript 保障类型安全。

📚 详细文档

核心概念

工具（Tools）

工具是模型可以调用的执行函数。每个工具都具备以下特点：

明确的输入/输出 schema 使用 Zod 定义。
自动注册到资源库中。
可以执行任意操作，如计算、文件 I/O 或 API 调用。

示例工具：

import { z } from "zod";
import { Tool } from "../core";

const MyToolInputSchema = z.object({
  param1: z.string().describe("Parameter description"),
});

const MyToolOutputSchema = z.object({
  result: z.string().describe("Result description"),
});

export const myTool = new Tool(
  {
    name: "myTool",
    description: "What my tool does",
    inputSchema: MyToolInputSchema,
    outputSchema: MyToolOutputSchema,
  },
  async (args) => {
    const input = MyToolInputSchema.parse(args);
    // 工具逻辑
    return { result: "processed result" };
  },
);

提示（Prompts）

提示是用于生成交互消息的组件。每个提示都具有：

明确的参数 schema 定义。
以一致格式生成消息。
自动注册到资源库中。

示例提示：

import { Prompt } from "../core";

export const myPrompt = new Prompt(
  {
    name: "myPrompt",
    description: "What my prompt does",
    arguments: [
      {
        name: "arg1",
        description: "Argument description",
        required: true,
      },
    ],
  },
  async (args) => {
    return [
      {
        role: "system",
        content: {
          type: "text",
          text: `Generated message using ${args.arg1}`,
        },
      },
    ];
  },
);

架构

核心组件

资源库（Registry）：所有工具和提示的中央管理者。
工具（Tool）：可执行函数的基础类。
提示（Prompt）：消息生成器的基础类。
服务器（Server）：实现 D0 协议的核心。

自动注册

系统采用单例资源库模式：

在导入时自动注册工具和提示。
提供类型安全的组件访问。
处理所有协议交互。

开发

类型安全

整个系统使用 TypeScript 保障类型安全：

使用 Zod 定义输入/输出 schema。
推断工具参数和结果类型。
提供全面的错误类型定义。

💻 使用示例

基础用法

以下是工具和提示的示例代码：

// 工具示例
import { z } from "zod";
import { Tool } from "../core";

const MyToolInputSchema = z.object({
  param1: z.string().describe("Parameter description"),
});

const MyToolOutputSchema = z.object({
  result: z.string().describe("Result description"),
});

export const myTool = new Tool(
  {
    name: "myTool",
    description: "What my tool does",
    inputSchema: MyToolInputSchema,
    outputSchema: MyToolOutputSchema,
  },
  async (args) => {
    const input = MyToolInputSchema.parse(args);
    // 工具逻辑
    return { result: "processed result" };
  },
);

// 提示示例
import { Prompt } from "../core";

export const myPrompt = new Prompt(
  {
    name: "myPrompt",
    description: "What my prompt does",
    arguments: [
      {
        name: "arg1",
        description: "Argument description",
        required: true,
      },
    ],
  },
  async (args) => {
    return [
      {
        role: "system",
        content: {
          type: "text",
          text: `Generated message using ${args.arg1}`,
        },
      },
    ];
  },
);