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Mcpfilesystem Client

項目描述了一個本地LLM服務器的使用流程,包括啟動兼容OpenAI SDK的模型(如Jan)、配置.env文件以及運行Node應用。重點在於通過MCP服務限制文件訪問權限。
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什麼是MCP服務器?

MCP服務器是一個本地運行的AI模型服務,兼容OpenAI SDK接口規範,允許開發者通過標準API調用本地部署的大語言模型(LLM)。它通過Model Context Protocol提供安全的文件系統訪問控制。

如何使用MCP服務器?

只需三步:1) 通過Jan啟動本地LLM服務 2) 配置.env環境變量 3) 運行Node.js應用。系統會自動處理模型調用和文件訪問權限。

適用場景

適合需要本地化AI能力且要求數據安全的場景,如企業內部知識處理、隱私敏感數據分析和受限環境下的AI應用開發。

主要功能

OpenAI SDK兼容完全兼容OpenAI API規範,現有代碼無需修改即可遷移到本地模型
工具調用支持要求模型必須支持tool calling功能以實現複雜任務處理
安全文件訪問通過MCP協議精確控制模型可訪問的目錄範圍

優勢與侷限性

優勢
數據本地化處理,避免敏感信息外洩
細粒度的文件系統訪問控制
與現有OpenAI生態無縫集成
侷限性
需要手動配置本地模型環境
依賴特定模型功能(tool calling)
默認模型可能不滿足所有需求

如何使用

啟動本地模型服務
使用Jan等工具在本地運行兼容OpenAI的LLM服務
配置環境變量
修改.env文件設置模型參數、提示詞和服務器地址
運行應用服務器
啟動Node.js服務作為API網關

使用案例

受限文件分析讓模型僅分析指定目錄下的文檔內容
安全數據處理處理包含敏感信息的本地數據

常見問題

為什麼需要支持tool calling的模型?
如何添加更多可訪問目錄?
默認模型不工作怎麼辦?

相關資源

Jan項目官網
本地AI模型運行環境
OpenAI API文檔
兼容API規範參考
MCP協議說明
文件系統訪問控制協議
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
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