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MCP Geo

該項目演示瞭如何通過EdgeOne Pages Functions獲取用戶地理位置信息,並利用MCP協議與大型語言模型集成。
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什麼是 Model Context Protocol (MCP) 服務器?

MCP 服務器是一種接口服務,允許大型語言模型通過特定協議訪問外部工具和數據。它為 AI 模型提供了擴展功能的能力,例如獲取用戶地理位置信息。

如何使用 MCP 服務器?

MCP 服務器通常通過配置文件與 AI 模型集成。模型可以調用服務器提供的工具,如 `get_geolocation`,以獲取用戶位置信息,並在對話中使用這些數據。

適用場景

適用於需要基於用戶位置提供個性化內容的 AI 應用,如本地化推薦、區域化服務等。也適合希望將外部數據或工具整合到 AI 對話中的開發人員。

主要功能

地理定位接口通過 MCP 協議為 AI 模型提供用戶地理信息訪問能力,包括城市、國家、經緯度等。
模塊化集成MCP 服務器支持靈活的插件式結構,可輕鬆集成多種外部工具和服務。
安全的數據訪問通過認證和授權機制確保只有合法的 AI 模型可以訪問敏感數據。

優勢與侷限性

優勢
提升 AI 模型的交互能力,使其能基於真實數據進行決策。
簡化開發者將外部服務接入 AI 的流程。
支持跨平臺、跨系統的數據共享和功能調用。
侷限性
需要一定的技術知識來配置和維護服務器。
可能引入額外的延遲,影響即時響應速度。
依賴外部服務的穩定性,若服務不可用,會影響模型表現。

如何使用

安裝 MCP 服務器
下載並安裝 MCP 服務器的運行環境,例如 Node.js 和相關依賴。
配置 MCP 服務器
按照文檔要求修改配置文件,指定要使用的工具和接口。
集成到 AI 模型
在 AI 模型中添加 MCP 服務器的連接配置,使模型能夠調用其提供的工具。

使用案例

用戶位置查詢AI 模型詢問用戶當前所在城市,並通過 MCP 服務器獲取地理信息。
基於位置的推薦AI 模型根據用戶位置推薦當地餐廳或景點。

常見問題

MCP 服務器是否必須與 AI 模型一起使用?
如何測試 MCP 服務器是否正常工作?
MCP 服務器是否支持多語言?

相關資源

Model Context Protocol 官方文檔
瞭解 MCP 協議的詳細說明和實現方式。
EdgeOne Pages 文檔
學習如何使用 EdgeOne Pages 創建和部署頁面函數。
GitHub 示例代碼
查看 MCP 服務器的示例代碼和配置方法。
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
{
  "mcpServers": {
    "edgeone-geo-mcp-server": {
      "command": "tsx",
      "args": ["path/to/mcp-server/index.ts"]
    }
  }
}
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
Z
Zen MCP Server
Zen MCP是一個多模型AI協作開發服務器,為Claude和Gemini CLI等AI編碼助手提供增強的工作流工具和跨模型上下文管理。它支持多種AI模型的無縫協作,實現代碼審查、調試、重構等開發任務,並能保持對話上下文在不同工作流間的延續。
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O
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N
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B
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B
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E
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