Yisu201506 MCP Server

🚀 MCP 服務器實現說明

MCP（模型上下文協議）服務器基於 Flask 框架開發，旨在增強大型語言模型的功能，使其能與外部工具交互。用戶可通過文本形式調用工具，提升系統的擴展性與靈活性。

🚀 快速開始

環境要求

• Python 3.6+
• pip

安裝依賴

pip install flask

初始化數據庫（可選）

若需使用數據庫功能，請運行：

python init_db.py

啟動服務器

python server.py

默認在 http://localhost:5000 上運行。

✨ 主要特性

• 完整的 MCP 實現：支持從工具註冊到執行的完整流程。
• Flask 接口：提供 RESTful API 用於與服務器交互。
• 工具定義注入：通過 XML 格式將工具定義注入到系統消息中。
• 基於正則表達式的解析：能夠識別 LLM 響應中的工具調用，並提取參數。
• 工具執行：根據提取的參數調用相應的工具，並處理結果。

📦 安裝指南

環境要求

• Python 3.6+
• pip

安裝依賴

pip install flask

初始化數據庫（可選）

如果需要使用數據庫功能，請運行：

python init_db.py

💻 使用示例

基礎用法

天氣查詢示例

curl -X POST http://localhost:5000/api/weather \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"location": "Boston, MA", "unit": "fahrenheit"}'

計算器示例

curl -X POST http://localhost:5000/api/calculator \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"expression": "sqrt(144)"}'

高級用法

自定義工具添加方法

定義工具類

創建一個新的工具類，例如：

class CustomTool:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def execute(self, param1):
        # 工具邏輯實現
        return {"result": f"Processed {param1}"}

註冊工具

在 server.py 中註冊工具：

from tools.custom import CustomTool

# 在 app 路由中註冊
@app.route('/api/custom', methods=['POST'])
def custom_tool():
    tool = CustomTool("custom")
    data = request.json
    result = tool.execute(data['param1'])
    return jsonify(result)

📚 詳細文檔

MCP 配置與調用流程

工具註冊

將工具定義添加到系統消息中，格式遵循 XML 標準。

工具定義注入

通過將工具 XML 描述添加到 LLM 請求的上下文中，使模型瞭解可用工具。

LLM 響應處理

解析 LLM 的響應文本，識別其中的工具調用指令，並提取參數。

工具執行

根據識別到的工具名稱和參數，調用相應的工具方法，並獲取結果。

對話管理

將工具執行的結果記錄到對話歷史中，以便後續請求使用上下文信息。

示例對話流程

用戶：波士頓的天氣怎麼樣？

系統：將包含 MCP 工具定義的提示發送給 LLM。

LLM 響應：

我來查一下。

調用 get_weather(location="波士頓, MA", unit="華氏度")。

MCP 處理器：解析響應，識別工具調用並執行天氣查詢工具。

工具執行結果：

get_weather 的結果：
{
  "location": "波士頓, MA",
  "temperature": 72,
  "unit": "華氏度",
  "condition": "晴朗"
}

對比分析

配置說明

工具 XML 定義示例

<tool name="weather">
    <description>獲取天氣信息</description>
    <parameters>
        <parameter name="location" type="string">所在城市</parameter>
        <parameter name="unit" type="string">溫度單位（攝氏度/華氏度）</parameter>
    </parameters>
</tool>

請求示例

{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "<tools>...</tools>"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "查詢波士頓的天氣情況。"
    }
  ]
}

🔧 技術細節

MCP（模型上下文協議）服務器是一個基於 Flask 框架的項目。其核心技術點在於通過將工具定義注入到系統消息中，並對 LLM 的響應進行解析和處理，從而允許用戶以文本形式調用工具。具體技術實現如下：

• Flask 框架：作為服務器的基礎框架，提供 RESTful API 用於與外部進行交互。
• 正則表達式解析：用於識別 LLM 響應中的工具調用，並提取參數。
• 工具執行邏輯：根據提取的參數調用相應的工具，並處理結果。
• XML 格式：用於工具定義的注入，使 LLM 能夠了解可用的工具。

結論

通過 MCP 協議，用戶能夠以文本形式靈活調用多種工具，顯著增強了系統的擴展性和靈活性，同時降低了維護複雜度。該方法為構建智能化對話系統提供了有效的解決方案。