MCP Server 6zn

🚀 MCP（模型上下文协议）

MCP（Model Context Protocol）是一个标准化协议，用于定义AI模型与应用程序之间的交互方式。它规定了大型语言模型（LLM）及AI模型与客户端（应用、服务）之间如何交换数据，为AI模型与应用的交互提供了规范。

🚀 快速开始

了解MCP的主要概念

MCP主要提供了AI模型和数据交互的通信结构，类似于OpenAI API、LangChain和功能调用的概念。以下详细介绍其主要组成部分：

💻 使用示例

基础用法

1. MCP服务器（McpServer）

创建一个能够与AI模型互动的服务器，并定义特定功能（工具、API），当客户端发出请求时进行处理。

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

const server = new McpServer({
  name: "我的MCP服务器",
  version: "1.0.0",
});

2. MCP工具（工具）

AI模型可以调用的函数，类似于功能调用的概念。当客户端调用add工具时，会返回a + b的结果。

import { z } from "zod";

server.tool(
  "add",
  {
    a: z.number(),
    b: z.number(),
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
    };
  }
);

3. MCP资源（资源）

定义特定数据，并使客户端能够获取这些数据的功能。当调用greeting://John这样的URI时，会返回“你好，John！”。

import { ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [
      {
        uri: uri.href,
        text: `你好，${name}！`,
      },
    ],
  })
);

4. SSE（服务器发送事件）支持

MCP还支持实时数据传输的SSE协议，对于处理大型语言模型的流式响应非常有用。当客户端连接到/sse端点时，可以实时接收数据。

import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";

app.get("/sse", async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
  await server.connect(transport);
});

✨ 主要特性

MCP的应用场景

• 作为LLM和其他AI模型的API服务器：为AI模型提供标准化的API服务。
• 构建提供AI功能的微服务：助力微服务实现AI相关功能。
• 支持AI模型的功能调用：方便AI模型调用各种功能。
• LangChain等AI框架的替代或补充解决方案：为开发者提供更多选择。
• 开发基于服务器和客户端的AI驱动对话应用：推动AI对话应用的开发。

🔚 结论

MCP（模型上下文协议）是一个标准化协议，用于定义AI模型与应用程序之间的交互方式。它使我们能够轻松实现工具、资源和流式传输等功能。

简单来说：👉 MCP = 一个帮助构建AI模型API服务器的框架！🚀