Mcpfilesystem Client

项目描述了一个本地LLM服务器的使用流程,包括启动兼容OpenAI SDK的模型(如Jan)、配置.env文件以及运行Node应用。重点在于通过MCP服务限制文件访问权限。
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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

为什么需要支持tool calling的模型?
如何添加更多可访问目录?
默认模型不工作怎么办?

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
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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