🚀 模型上下文协议（MCP）工具

模型上下文协议（MCP）工具提供了一种标准化的方式，通过服务端实现扩展人工智能功能。此仓库展示了MCP工具与各种服务进行交互的强大能力。

🚀 快速开始

若要创建自己的MCP服务器，可按照以下步骤操作：

1. 使用MCP开发工具包
2. 定义你的工具和资源
3. 实现服务器逻辑
4. 配置认证
5. 部署服务器

✨ 主要特性

• 标准化：MCP为工具集成提供了标准协议。
• 安全性：工具在服务端运行，带有适当的认证机制。
• 可扩展性：新的工具可以添加而不必修改核心系统。
• 灵活性：工具可以用任何编程语言实现。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

// 使用GitHub MCP服务器的示例
const result = await mcpServer.callTool('github', 'create_repo', {
  repo_name: 'my-new-repo',
  description: 'A new repository',
  private: false
});

📚 详细文档

可用的MCP工具

1. GitHub MCP服务器

一个用于与GitHub交互的服务器，提供以下功能：

• get_user：获取GitHub用户信息
• create_repo：创建新的GitHub仓库
• push_to_repo：向GitHub仓库推送内容

2. 天气 MCP服务器（示例）

一个可能提供天气数据的服务器，可实现以下操作：

• 获取某个城市的当前天气
• 获取天气预报
• 访问历史天气数据

3. 数据库 MCP服务器（示例）

一个可能提供数据库操作的服务器，支持以下功能：

• 查询数据
• 插入记录
• 更新现有数据
• 删除记录

🔧 技术细节

MCP服务器可以使用以下方式实现：

• 本地（基于Stdio）服务器，在用户的机器上运行
• 远程（基于SSE）服务器，在远程机器上运行

每个服务器需定义：

• 可用工具及其输入模式
• 资源端点
• 认证要求

此仓库使用GitHub MCP服务器创建，以展示这些功能！