MCP 实验室

项目介绍

MCP实验室是一个基于**模型上下文协议（Model Context Protocol）**的创新开发环境。该实验室旨在探索如何通过标准化接口将AI模型与外部数据源、服务和工具进行深度集成，从而提升应用开发的效率和智能化水平。

项目结构

MCP 实验室组件

MCP实验室包含两个核心组件：

1. mcp-server-dummies：一个示例服务器实现，支持REST API和GraphQL接口。
2. mcp-lab-text2sql：专注于自然语言处理的实验工具，用于将文本转换为SQL查询。

代码仓库与文档

• 代码仓库：GitHub链接
• 项目文档：官方文档

功能特性

1. 协议兼容性

   • 支持OpenAI的Function Calling API
   • 兼容anthropic的 Claude 模型

2. 核心工具

   - 数据查询与转换（Text-to-SQL）
   - 用户身份验证与授权
   - 数据持久化与缓存
   

3. 开发环境支持

   • 提供VS Code插件
   • 集成PostgreSQL和Redis适配器

示例应用

1. MCP Server实现

功能特点

• 支持RESTful API交互
• 内置GraphQL端点
• 提供详细的日志与监控

核心接口

interface User {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
}

interface QueryResult {
  data: any[];
  error?: string;
}

2. Text-to-SQL 工具

功能亮点

• 支持多种数据库方言（MySQL, PostgreSQL, SQLite）
• 提供智能代码补全
• 可视化查询结果

开发指南

环境配置

1. 安装Node.js (推荐版本18.x)

2. 安装Yarn或npm

3. 克隆仓库：

   git clone [仓库地址]
   cd mcp-lab-text2sql
   

4. 安装依赖：

   npm install
   

5. 启动服务：

   npm run dev
   

快速上手

import { MCPClient } from '@modelcontextprotocol/sdk';

const client = new MCPClient('http://localhost:3000');

async function getUser(id: string) {
  try {
    const response = await client.sendRequest({
      tool: 'getUser',
      args: { id }
    });
    console.log(response.data);
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.message);
  }
}

getUser('123');

兼容性说明

MCP实验室致力于与主流AI框架和工具链无缝集成：

• OpenAI：支持GPT系列模型的Function Calling接口
• Claude：兼容anthropic的 Claude 模型
• Llama：提供本地部署方案

文档资源

官方文档

• MCP协议规范
• 开发指南

社区支持

• GitHub Issues：问题反馈
• 论坛：社区讨论

接下来步骤

1. 克隆代码仓库
2. 安装依赖项
3. 运行示例应用
4. 参与贡献

注意：本项目处于早期开发阶段，接口和功能可能会发生变化，请以最新文档为准。