MCP Http Host

🚀 MCP 主機 CLI

MCP 主機 CLI 是一個基於 FastAPI 的 CLI 應用程序，它能夠託管和管理 MCP（模型上下文協議）服務器，並且可以通過 HTTP API 與各類工具和資源進行交互。

🚀 快速開始

安裝

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/VyacheslavVanin/mcp-host-cli.git
cd mcp-host-cli

2. 運行：

uv run main.py

配置

服務器配置

創建或編輯 servers_config.json 來配置您的 MCP 服務器：

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

應用配置

配置可以通過環境變量或命令行參數來設置，其中 CLI 參數的優先級最高。

環境變量

• LLM_API_KEY：LLM 服務的 API 密鑰（若不使用 Ollama）
• LLM_PROVIDER："ollama"（默認）或 "openai"
• LLM_MODEL：模型名稱（默認："qwen2.5-coder:latest"）
• PORT：服務器端口（默認：8000）
• OPENAI_BASE_URL：OpenAI 兼容 API 的基礎 URL（默認："https://openrouter.ai/api/v1"）
• USE_OLLAMA：設置為 "true" 以使用本地 Ollama 模型

命令行參數

python main.py --model MODEL_NAME --port PORT_NUMBER --provider PROVIDER --openai-base-url URL

其中：

• PROVIDER 是 "ollama"（默認）或 "openai"
• URL 是 OpenAI 兼容 API 的基礎 URL（默認："https://openrouter.ai/api/v1"）

配置優先級

1. 命令行參數（最高優先級）
2. 環境變量
3. 默認值（最低優先級）

示例

# 使用環境變量
export LLM_MODEL="llama3:latest"
export PORT=8080
python main.py

# 使用 CLI 參數
python main.py --model "llama3:latest" --port 8080

# 使用默認值
python main.py

✨ 主要特性

• 管理多個 MCP 服務器連接。
• 提供 HTTP API 端點，用於處理以下事務：
  • 用戶請求。
  • 工具審批工作流。
  • 會話狀態管理。
• 支持直接 LLM API 和 Ollama 本地模型。

📚 詳細文檔

API 端點

POST /user_request

處理用戶輸入並返回 LLM 響應或工具審批請求。 請求：

{
  "input": "你的問題或命令"
}

響應：

{
  "message": "響應文本",
  "request_id": "uuid-如果需要批准",
  "requires_approval": true/false,
  "tool": "適用的工具名稱"
}

POST /approve

批准或拒絕工具執行請求。 請求：

{
  "request_id": "來自 user_request 的 uuid",
  "approve": true/false
}

響應：

{
  "message": "執行結果或拒絕信息",
  "request_id": "相同的請求 id",
  "tool": "工具名稱"
}

GET /session_state

獲取當前聊天會話狀態，包括消息和待處理請求。 響應：

{
  "messages": [
    {"role": "system/user/assistant", "content": "消息文本"}
  ],
  "_pending_request_id": "uuid-或-null",
  "_pending_tool_call": {
    "tool": "工具名稱",
    "arguments": {}
  }
}