🧠 简单的MCP服务器与Node.js

这是一个使用Node.js和Express构建的**模型上下文协议（MCP）**服务器的简单原型。
它与OpenAI的API交互，以模拟一个具有上下文感知的支持助手——例如，帮助编写故事。

🚀 功能展示

• 使用system, user, steps, 和 resources结构化你的上下文
• 调用OpenAI API生成基于上下文的故事梗概
• 动态添加角色通过API
• 观察更改上下文对LLM响应的影响

📦 需求

• Node.js v18+
• npm
• OpenAI API密钥（获取一个）

🛠 安装步骤

1. 克隆此仓库

git clone https://github.com/takehisa10098/plot-mcp-server.git  
cd plot-mcp-server

2. 安装依赖项

npm install

3. 创建.env文件

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

4. 创建context.json文件

{
  "system": "あなたは小説執筆のサポートAIです。",
  "user": {
    "goal": "和風ファンタジーの短編小説を書きたい",
    "constraints": ["文字数は3000字以内", "テーマは『喪失と再生』"]
  },
  "steps": [
    { "name": "キャラクター作成", "status": "done" },
    { "name": "プロット生成", "status": "in_progress" }
  ],
  "resources": {
    "characters": [
      { "name": "アカネ", "role": "主人公", "trait": "寡黙で芯が強い" }
    ],
    "world": "戦国時代風の異世界。陰陽術が存在する。"
  }
}

5. 创建server.js

const express = require('express');  
const fs = require('fs');  
const dotenv = require('dotenv');  
const openai = require('openai');  

const app = express();  
app.use(express.json());  

const port = 3000;  
app.listen(port, () => {  
    console.log(`服务器运行在 http://localhost:${port}`);  
});

// 定义路由
app.get('/steps', (req, res) => {  
    // 处理步骤逻辑  
});

app.post('/update/characters', (req, res) => {  
    const character = req.body;  
    // 添加角色到resources  
});

6. 创建openai.js配置文件

const OpenAI = require('openai');  

const openaiConfig = new OpenAI({  
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,  
    dangerouslyAllowBrowser: true  
});

module.exports = openaiConfig;

💡 MCP是什么？

模型上下文协议（MCP）是一种用于结构化LLM上下文信息的格式。
它允许应用程序定义system, user, steps, 和 resources来表示对话或项目的当前状态。

此项目展示了如何通过修改结构化的上下文，而不是每次重写提示词，来设计LLM交互。

🔗 相关链接

• Anthropic MCP文档
• OpenAI函数调用