MCP Server 6zn

🚀 MCP（模型上下文協議）

MCP（模型上下文協議）是一個標準化協議，用於定義AI模型與應用程序之間的交互方式。它規定了大型語言模型（LLM）及其他AI模型與客戶端（如應用、服務）之間的數據交換規則，為AI模型與應用的交互提供了清晰的規範。

🚀 快速開始

MCP主要提供了AI模型和數據交互的通信結構，類似於OpenAI API、LangChain和功能調用的概念。下面為你介紹MCP的主要概念及使用示例。

✨ 主要特性

MCP服務器（McpServer）

創建一個能夠與AI模型互動的服務器，並定義特定功能（工具、API），以處理客戶端發出的請求。

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

const server = new McpServer({
  name: "我的MCP服務器",
  version: "1.0.0",
});

MCP工具（工具）

AI模型可以調用的函數，類似於功能調用的概念。

import { z } from "zod";

server.tool(
  "add",
  {
    a: z.number(),
    b: z.number(),
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
    };
  }
);

當客戶端調用add工具時，會返回a + b的結果。

MCP資源（資源）

定義特定數據，並使客戶端能夠獲取這些數據。

import { ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [
      {
        uri: uri.href,
        text: `你好，${name}！`,
      },
    ],
  })
);

當調用greeting://John這樣的URI時，會返回“你好，John！”。

SSE（服務器發送事件）支持

MCP支持即時數據傳輸的SSE協議，對於處理大型語言模型的流式響應非常有用。

import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";

app.get("/sse", async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
  await server.connect(transport);
});

當客戶端連接到/sse端點時，可以即時接收數據。

📚 詳細文檔

MCP的應用場景

• 作為LLM和其他AI模型的API服務器：為AI模型提供標準化的API接口，方便應用程序調用。
• 構建提供AI功能的微服務：可以將AI功能封裝成微服務，實現分佈式部署和管理。
• 支持AI模型的功能調用：允許AI模型調用特定的工具和資源，擴展其功能。
• LangChain等AI框架的替代或補充解決方案：提供了一種新的方式來實現AI模型與應用的交互。
• 開發基於服務器和客戶端的AI驅動對話應用：支持即時數據傳輸，適合開發對話式AI應用。

🔧 技術細節

MCP是一個標準化協議，它為AI模型和應用程序之間的數據交換提供了清晰的通信結構。通過MCP服務器、工具、資源和SSE支持，MCP能夠實現AI模型與客戶端之間的高效交互。它借鑑了OpenAI API、LangChain和功能調用的概念，為開發者提供了一種統一的方式來管理AI模型的功能和數據。

🔚 結論

MCP（模型上下文協議）是一個標準化協議，用於定義AI模型與應用程序之間的交互方式。它使我們能夠輕鬆實現工具、資源和流式傳輸等功能。簡單來說，MCP是一個幫助構建AI模型API服務器的框架！