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🚀 MCP - 模型上下文協議

MCP（Model Context Protocol）是一種用於連接和管理模型與數據上下文的協議，它通過標準化接口，讓開發者能更高效地定義、管理和操作模型與數據之間的關係。

🚀 快速開始

安裝MCP Inspector

為了方便調試和監控MCP服務，建議安裝MCP Inspector：

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

啟動Inspector

啟動Inspector以監控MCP服務：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-sqlalchemy-server run mcp-sqlalchemy-server

訪問提供的URL地址即可開始調試。

✨ 主要特性

什麼是MCP？

MCP（Model Context Protocol）是一種用於連接和管理模型與數據上下文的協議。它允許開發者通過標準化接口來定義、管理和操作模型與數據之間的關係。

核心功能

• 模型定義：支持多種類型的模型定義，包括機器學習模型、規則引擎等。
• 上下文管理：提供對數據上下文的統一訪問和控制能力。
• 協議擴展：支持自定義協議擴展，滿足不同場景的需求。

支持的模型類型

• 機器學習模型（如TensorFlow、PyTorch）
• 規則引擎（如決策樹、邏輯迴歸）
• 自然語言處理模型
• 圖神經網絡

數據上下文管理

• 數據源：支持多種數據源，包括關係型數據庫、文件系統、HTTP API等。
• 數據預處理：提供豐富的數據預處理功能，如數據清洗、特徵工程等。
• 數據存儲：支持將處理後的數據存儲到不同的存儲系統中。

擴展協議

MCP允許開發者根據需求擴展協議，定義新的模型類型和數據上下文接口。這使得MCP能夠適應各種複雜的業務場景。

💻 使用示例

基礎用法

定義模型上下文

const modelContext = {
  id: "model_001",
  name: "Customer Segmentation Model",
  type: "ml",
  parameters: {
    modelPath: "/path/to/model",
    framework: "TensorFlow"
  }
};

獲取模型上下文

await MCPService.getHandlerContext("model_001");

更新模型上下文

const updatedContext = {
  id: "model_001",
  name: "Updated Customer Segmentation Model",
  parameters: {
    modelPath: "/new/path/to/model"
  }
};
await MCPService.updateHandlerContext("model_001", updatedContext);

定義上下文

const context = new Context({
  id: "context_001",
  name: "Sales Data Context",
  dataSource: {
    type: "jdbc",
    config: {
      url: "jdbc:mysql://localhost:3306/salesdb",
      user: "root",
      password: "password"
    }
  },
  preprocessors: [
    new DataCleaner(),
    new FeatureEngine()
  ]
});

await context.init();

執行模型推理

const input = {
  features: [100, 200, 300],
  modelId: "model_001"
};
const result = await MCPService.executeInference(input);
console.log(result);

📚 詳細文檔

核心接口

1. 定義模型上下文

const modelContext = {
  id: "model_001",
  name: "Customer Segmentation Model",
  type: "ml",
  parameters: {
    modelPath: "/path/to/model",
    framework: "TensorFlow"
  }
};

2. 獲取模型上下文

await MCPService.getHandlerContext("model_001");

3. 更新模型上下文

const updatedContext = {
  id: "model_001",
  name: "Updated Customer Segmentation Model",
  parameters: {
    modelPath: "/new/path/to/model"
  }
};
await MCPService.updateHandlerContext("model_001", updatedContext);

示例代碼

定義上下文

const context = new Context({
  id: "context_001",
  name: "Sales Data Context",
  dataSource: {
    type: "jdbc",
    config: {
      url: "jdbc:mysql://localhost:3306/salesdb",
      user: "root",
      password: "password"
    }
  },
  preprocessors: [
    new DataCleaner(),
    new FeatureEngine()
  ]
});

await context.init();

執行模型推理

const input = {
  features: [100, 200, 300],
  modelId: "model_001"
};
const result = await MCPService.executeInference(input);
console.log(result);

🔧 技術細節

故障排除

問題排查步驟

1. 檢查服務狀態：確保MCP服務已正確啟動。
2. 查看日誌文件：通過日誌文件定位具體問題。
3. 驗證配置文件：確認配置文件是否正確無誤。

常見問題

問題：無法連接到數據源

原因：

• 數據源地址錯誤
• 數據庫服務未啟動
• 網絡連接問題

解決方法：

1. 檢查數據源地址是否正確。
2. 確保數據庫服務已啟動並運行。
3. 查看網絡配置，確保沒有防火牆阻止連接。

問題：模型推理失敗

原因：

• 模型路徑錯誤
• 模型文件缺失
• 模型加載失敗

解決方法：

1. 確認模型路徑是否正確。
2. 檢查模型文件是否存在。
3. 查看模型加載日誌，定位具體問題。

總結

MCP為開發者提供了一套完整的模型上下文管理解決方案。通過標準化的接口和靈活的擴展能力，MCP能夠幫助開發者高效地管理和操作各種類型的模型與數據上下文。無論是機器學習模型還是規則引擎，MCP都能滿足其需求。

如果有任何問題或建議，請隨時聯繫我們的支持團隊。