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Mcpfilesystem Client
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什么是MCP服务器?
MCP服务器是一个本地运行的AI模型服务,兼容OpenAI SDK接口规范,允许开发者通过标准API调用本地部署的大语言模型(LLM)。它通过Model Context Protocol提供安全的文件系统访问控制。如何使用MCP服务器?
只需三步:1) 通过Jan启动本地LLM服务 2) 配置.env环境变量 3) 运行Node.js应用。系统会自动处理模型调用和文件访问权限。适用场景
适合需要本地化AI能力且要求数据安全的场景,如企业内部知识处理、隐私敏感数据分析和受限环境下的AI应用开发。主要功能
OpenAI SDK兼容完全兼容OpenAI API规范,现有代码无需修改即可迁移到本地模型
工具调用支持要求模型必须支持tool calling功能以实现复杂任务处理
安全文件访问通过MCP协议精确控制模型可访问的目录范围
优势与局限性
优势
数据本地化处理,避免敏感信息外泄
细粒度的文件系统访问控制
与现有OpenAI生态无缝集成
局限性
需要手动配置本地模型环境
依赖特定模型功能(tool calling)
默认模型可能不满足所有需求
如何使用
启动本地模型服务使用Jan等工具在本地运行兼容OpenAI的LLM服务
配置环境变量修改.env文件设置模型参数、提示词和服务器地址
运行应用服务器启动Node.js服务作为API网关
使用案例
受限文件分析让模型仅分析指定目录下的文档内容
安全数据处理处理包含敏感信息的本地数据
常见问题
1
为什么需要支持tool calling的模型?因为MCP需要模型能够理解并执行文件系统操作等复杂指令
2
如何添加更多可访问目录?修改app.js中StdioClientTransport的args参数,添加新路径
3
默认模型不工作怎么办?需替换为支持tool calling的模型,如gpt-4或特定微调版本
相关资源
Jan项目官网本地AI模型运行环境
OpenAI API文档兼容API规范参考
MCP协议说明文件系统访问控制协议
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