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MCP协议标准化了应用与LLM的交互方式,通过模块化架构(服务器、客户端、主机)实现工具调用、资源访问和提示模板的统一管理。本项目演示了如何构建一个支持知识库查询、上下文选择和分析流程的MCP服务器与客户端。
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什么是MCP服务器?

MCP服务器是Model Context Protocol的核心组件,为大型语言模型(LLM)提供标准化的交互接口。它允许应用程序通过统一方式访问数据源、执行工具函数和使用预设提示模板。

如何使用MCP服务器?

通过MCP客户端连接服务器,可以调用工具函数、访问资源数据或执行预设提示。服务器会处理所有LLM交互的标准化流程。

适用场景

构建LLM应用时统一不同数据源和工具接口;开发可复用的LLM功能模块;创建标准化的人机交互流程。

主要功能

工具调用LLM可以通过标准化接口调用外部工具函数,如查询数据库、执行计算等
资源访问提供统一的数据资源访问接口,包括静态配置和动态数据源
预设提示内置标准化提示模板,可通过简单命令调用复杂工作流

优势与局限性

优势
标准化LLM交互,提高开发效率
模块化设计,组件可独立开发部署
支持多种数据源和工具的无缝集成
局限性
需要遵循特定协议规范
性能受网络通信影响
学习曲线对新手开发者较陡峭

如何使用

安装准备
克隆仓库并创建Python虚拟环境
设置数据库
按照Jupyter笔记本指引创建ChromaDB向量数据库
安装依赖
使用uv工具安装所需Python包
启动服务
同时运行客户端和服务器脚本

使用案例

知识库问答通过工具调用查询向量数据库获取精准答案
数据分析使用预设提示模板执行复杂分析工作流
文档检索从资源库中选择特定文档作为LLM上下文

常见问题

MCP服务器需要什么运行环境?
如何添加自定义工具?
支持哪些类型的资源?

相关资源

MCP官方文档
协议规范和API参考
MCP服务器列表
官方和社区开发的服务器集合
示例代码仓库
本教程的完整源代码
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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