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🚀 现代控制协议（MCP）服务器

现代控制协议（MCP）服务器是一个具备高度扩展性的实现方案，它支持多个AI提供方，拥有高级监控功能和强大的对话管理能力，能有效满足多样化的业务需求。

🚀 快速开始

克隆仓库

首先，将项目仓库克隆到本地。

复制环境变量模板

cp .env.example .env

更新环境变量

更新 .env 文件中的环境变量，以适配你的运行环境。

使用 Docker Compose 启动服务

docker-compose up -d

✨ 主要特性

• 多提供方 AI 支持：支持 OpenAI、Anthropic、Google AI、Azure 等多个 AI 提供方。
• 实时流式响应：实现实时的流式响应，提升交互体验。
• 对话管理和历史记录：具备完善的对话管理功能和历史记录保存能力。
• 函数调用和工具使用：支持函数调用和工具使用，增强功能扩展性。
• 向量数据库集成：集成向量数据库，优化数据存储和检索。
• 语义缓存：采用语义缓存技术，提高系统性能。
• Prometheus 指标与 Grafana 仪表盘：通过 Prometheus 指标和 Grafana 仪表盘实现高级监控。
• 速率限制和错误处理：具备速率限制和错误处理机制，保障系统稳定运行。
• PostgreSQL 数据持久化：使用 PostgreSQL 进行数据持久化。
• Redis 缓存：利用 Redis 进行缓存，提升数据访问速度。
• Elasticsearch 搜索：借助 Elasticsearch 提供强大的搜索功能。
• Docker 容器化：支持 Docker 容器化部署，方便快捷。

📚 详细文档

API 文档

服务器运行后，可通过以下链接访问相关文档：

• API 文档：http://localhost:8000/docs
• ReDoc 文档：http://localhost:8000/redoc

监控信息

• Prometheus 指标：http://localhost:9090
• Grafana 仪表盘：http://localhost:3000

🔧 技术细节

开发准备

先决条件

• Python 3.9+
• PostgreSQL 数据库
• Redis 缓存
• Elasticsearch 搜索
• Docker 及 Docker Compose

本地开发环境搭建

1. 创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或者
.\venv\Scripts\activate  # Windows系统

2. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

3. 启动开发服务器

uvicorn app.main:app --reload

测试

运行测试用例：

pytest

系统架构

MCP 服务器采用微服务架构设计：

• 使用 FastAPI 构建 REST API
• PostgreSQL 用于数据持久化
• Redis 用于缓存和速率限制
• Elasticsearch 提供搜索功能
• Qdrant 实现向量存储
• Prometheus 与 Grafana 负责监控

📄 API 文档

• /api/v1/mcp/prompts：提示管理
• /api/v1/mcp/conversations：对话处理
• /api/v1/mcp/conversations/{id}/complete：AI 完成请求
• /metrics：Prometheus 指标
• /health：健康检查端点

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，具体条款请参考 MIT License。