Unsplash MCP Server
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MCP服務器開發指南,介紹如何構建用於大型語言模型(LLM)的標準化通信協議服務器,包括核心架構、功能實現和示例代碼。
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4.8K

什麼是MCP服務器?

MCP服務器是連接大型語言模型(LLM)與外部服務的橋樑,它提供標準化的方式來獲取即時數據、執行特定功能和管理提示詞模板,使LLM能夠更智能地與外界交互。

如何使用MCP服務器?

您可以通過簡單的API調用或SDK集成來使用MCP服務器,它支持多種編程語言和通信協議,包括HTTP和標準輸入/輸出。

適用場景

適用於需要LLM訪問即時數據、執行特定任務(如數據分析、圖像處理)或管理複雜提示詞的場景,特別適合企業級AI應用開發。

主要功能

即時數據提供
從數據庫、API等來源獲取最新信息,確保LLM的回答始終基於最新數據
專用工具集
提供圖像處理、代碼執行、數據分析等專業功能,擴展LLM的能力邊界
提示詞管理
存儲和共享預定義的提示詞模板,提高LLM交互的一致性和效率
多服務器協作
支持多個MCP服務器協同工作,處理複雜任務和分佈式計算
優勢
模塊化設計,易於擴展新功能
標準化協議,保證與不同LLM的兼容性
高性能處理能力,支持複雜任務
靈活的部署選項,支持本地和雲端
侷限性
需要一定的技術知識進行初始設置
複雜功能可能需要定製開發
性能依賴於網絡連接質量

如何使用

環境準備
安裝Node.js(18+)和npm,創建項目目錄
安裝SDK
使用npm安裝MCP TypeScript SDK
創建基礎服務器
編寫一個簡單的echo服務器示例代碼

使用案例

即時天氣查詢
通過MCP服務器獲取即時天氣數據,增強LLM的回答準確性
數學計算
利用MCP服務器執行復雜數學運算,彌補LLM在精確計算上的不足

常見問題

MCP服務器與普通API有什麼區別?
如何確保MCP服務器的安全性?
一個LLM可以連接多個MCP服務器嗎?

相關資源

MCP官方網站
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TypeScript SDK倉庫
MCP的TypeScript實現
Python SDK倉庫
MCP的Python實現
MCP入門視頻教程
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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。
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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
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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
Devtools Debugger MCP
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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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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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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Markdownify是一個多功能文件轉換服務,支持將PDF、圖片、音頻等多種格式及網頁內容轉換為Markdown格式。
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百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務,提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口,支持Python和Typescript快速接入,賦能智能體實現地圖相關功能。
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