MCP Server Learning
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MCP Server Learning

項目主要學習並實現MCP協議的相關功能,包括採樣、根定義等核心概念,探索兩種傳輸方式(stdio和sse),並嘗試構建基於Node的服務器。
2分
5.4K

什麼是MCP服務器?

MCP服務器是Model Context Protocol的實現,作為AI應用和大型語言模型之間的橋樑。它提供結構化的方式來管理上下文資源、預定義提示詞和執行工具操作。

如何使用MCP服務器?

您可以通過兩種方式連接:1) 通過標準輸入輸出(stdio)直接運行服務器 2) 通過服務器發送事件(SSE)進行網絡通信。

適用場景

適用於需要結構化AI交互的應用,如智能助手、自動化工作流和內容生成系統。特別適合需要安全邊界和資源管理的企業環境。

主要功能

資源管理
管理PDF、數據庫記錄等結構化數據,為AI提供上下文參考
預定義提示詞
存儲和管理常用的提示模板,提高交互效率
工具調用
允許AI模型通過服務器執行具體操作(如文件處理、API調用等)
採樣功能
控制AI輸出的多樣性和隨機性(開發中功能)
安全邊界
定義服務器操作的物理和邏輯邊界,確保安全性
優勢
內置錯誤處理機制,開發更簡單
靈活的傳輸協議選擇(stdio/SSE)
完善的安全邊界控制
清晰的API規範(JSON-RPC 2.0)
侷限性
部分框架兼容性有限(如fastify)
SSE模式需要額外網絡配置
學習曲線較陡峭

如何使用

選擇傳輸方式
根據您的需求選擇stdio或SSE通信方式
配置服務器
設置資源路徑、工具函數和安全邊界
註冊工具
定義AI可以調用的具體操作函數
啟動服務
運行服務器並連接客戶端

使用案例

文件處理助手
通過AI查詢和處理指定目錄下的文件
數據庫查詢代理
安全地查詢數據庫而不暴露憑證

常見問題

為什麼選擇SSE而不是WebSocket?
如何保證工具調用的安全性?
可以與其他框架(如Fastify)集成嗎?

相關資源

MCP官方文檔
協議規範和API參考
GitHub示例庫
各種使用場景的代碼示例
JSON-RPC 2.0規範
MCP使用的通信協議標準

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

K
Klavis
Klavis AI是一個開源項目,提供在Slack、Discord和Web平臺上簡單易用的MCP(模型上下文協議)服務,包括報告生成、YouTube工具、文檔轉換等多種功能,支持非技術用戶和開發者使用AI工作流。
TypeScript
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M
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微軟官方MCP服務器,為AI助手提供最新微軟技術文檔的搜索和獲取功能
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A
Aderyn
Aderyn是一個開源的Solidity智能合約靜態分析工具,由Rust編寫,幫助開發者和安全研究人員發現Solidity代碼中的漏洞。它支持Foundry和Hardhat項目,可生成多種格式報告,並提供VSCode擴展。
Rust
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D
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Node.js調試器MCP服務器,提供基於Chrome DevTools協議的完整調試功能,包括斷點設置、單步執行、變量檢查和表達式評估等
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Scrapling是一個自適應網頁抓取庫,能自動學習網站變化並重新定位元素,支持多種抓取方式和AI集成,提供高性能解析和開發者友好體驗。
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M
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MCPJungle是一個自託管的MCP網關,用於集中管理和代理多個MCP服務器,為AI代理提供統一的工具訪問接口。
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C
Cipher
Cipher是一個專為編程AI代理設計的開源記憶層框架,通過MCP協議與各種IDE和AI編碼助手集成,提供自動記憶生成、團隊記憶共享和雙系統記憶管理等核心功能。
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N
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Nexus是一個AI工具聚合網關,支持連接多個MCP服務器和LLM提供商,通過統一端點提供工具搜索、執行和模型路由功能,支持安全認證和速率限制。
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B
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Sequential Thinking MCP Server
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Notion Api MCP
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M
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Magic Component Platform (MCP) 是一個AI驅動的UI組件生成工具,通過自然語言描述幫助開發者快速創建現代化UI組件,支持多種IDE集成。
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Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
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