3gpp MCP Server

🚀 3GPP MCP Server V3.0.0 - 直接规范访问

将你的AI助手转变为3GPP规范专家，可直接访问TSpec - LLM的5.35亿字数据集！

🚀 快速开始

直接MCP设置（推荐）

Claude桌面版用户：

claude mcp add 3gpp-server npx 3gpp-mcp-charging@latest serve

其他MCP客户端： 将以下内容添加到你的MCP配置中：

{
  "mcpServers": {
    "3gpp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["3gpp-mcp-charging@latest", "serve"],
      "description": "3GPP MCP Server - 直接访问TSpec-LLM和3GPP规范",
      "env": {
        "HUGGINGFACE_TOKEN": "可选，用于增强访问权限"
      }
    }
  }
}

替代方案：自动配置

# 一键安装并自动配置
npx 3gpp-mcp-charging@latest init

# 特定客户端安装
npx 3gpp-mcp-charging@latest init --client claude
npx 3gpp-mcp-charging@latest init --client vscode
npx 3gpp-mcp-charging@latest init --client cursor

测试是否正常工作

向你的AI助手提问：“在TS 32.290中搜索5G CHF实现要求”

你应该能获得包含实现指南、依赖关系和测试注意事项的结构化规范内容！

✨ 主要特性

此项目的作用

之前：向AI询问3GPP规范 - 得到基于训练数据的通用回答 之后：使用AI + 3GPP MCP Server V3.0.0 - 直接访问当前规范内容，获得结构化、适合代理处理的回答

革命性的V3.0.0架构

V3.0.0代表了真正的MCP方法 - 轻量级API桥梁，提供直接的规范数据：

代理查询 → MCP工具 → 外部API → 真实规范数据

主要优势：

• 真正的MCP架构 - 轻量级API桥梁（约10MB，而不是15GB+）
• 响应时间低于500ms - 智能缓存与外部API集成
• 为代理优化 - 结构化JSON响应，便于AI代理使用
• 真实的规范数据 - 直接访问TSpec - LLM的5.35亿字数据集
• 外部API集成 - Hugging Face + 3GPP.org API
• 无限可扩展性 - 无状态API调用，无本地存储限制

📦 安装指南

安装选项

选项1：直接MCP配置（推荐）

无需本地安装！服务器直接从NPM运行。

选项2：开发环境设置

# 克隆并设置开发环境
git clone <仓库URL>
cd 3gpp-mcp-server/3gpp-mcp-server-v2
npm install
npm run build
npm run start

选项3：自动配置

npx 3gpp-mcp-charging@latest init

环境变量

# 可选：增强API访问权限
export HUGGINGFACE_TOKEN="你的Hugging Face令牌"

# 可选：自定义缓存设置
export CACHE_TIMEOUT="3600"  # 秒
export ENABLE_CACHING="true"

💻 使用示例

基础用法

# 直接规范搜索
"Find charging procedures in 5G service-based architecture"
→ 返回: TS 32.290节选、CHF实现细节、Nchf接口规范

# 实现要求
"Extract implementation requirements for converged charging in Release 17"
→ 返回: 技术要求、依赖关系、测试注意事项、合规说明

# 规范比较
"Compare charging evolution from TS 32.240 to TS 32.290"
→ 返回: 演进时间线、迁移分析、实现影响评估

📚 详细文档

可用工具（V3.0.0）

你能获得什么

直接的规范内容

• 实时访问TSpec - LLM全面的3GPP数据集
• 带有相关性评分的结构化内容节选
• 官方规范元数据集成

适合代理的响应

• 为AI代理使用而优化的JSON格式响应
• 所有工具响应的一致架构
• 所有响应中嵌入丰富的元数据

实现智能

• 从规范中提取技术要求
• 依赖分析和实现指南
• 测试注意事项和合规映射

性能优势

• 缓存响应时间低于500ms
• 新API调用响应时间低于2s
• 内存占用低于10MB（无状态设计）
• 支持无限并发用户（外部API可扩展）

🔧 技术细节

架构

核心组件

外部API集成层

• TSpec - LLM客户端：通过Hugging Face API直接集成TSpec - LLM数据集
• 3GPP API客户端：与官方3GPP.org API集成以获取元数据
• API管理器：所有外部API的统一编排层

MCP工具层

• search_specifications.ts：直接规范搜索实现
• get_specification_details.ts：全面的规范细节
• compare_specifications.ts：多规范比较
• find_implementation_requirements.ts：要求提取

缓存与性能

• NodeCache：智能API响应缓存
• 速率限制：合理使用外部API
• 错误处理：强大的API集成，带有备用方案

项目结构

3gpp-mcp-server-v2/
├── src/                          # V3.0.0源代码
│   ├── api/                      # 外部API集成层
│   │   ├── tspec-llm-client.ts   # TSpec-LLM Hugging Face客户端
│   │   ├── tgpp-api-client.ts    # 3GPP.org官方API客户端
│   │   ├── api-manager.ts        # 统一API编排
│   │   └── index.ts              # API导出
│   ├── tools/                    # MCP工具实现
│   │   ├── search-specifications.ts           # 直接规范搜索
│   │   ├── get-specification-details.ts       # 全面的规范细节
│   │   ├── compare-specifications.ts          # 多规范比较
│   │   ├── find-implementation-requirements.ts # 要求提取
│   │   └── index.ts              # 工具导出
│   ├── types/                    # TypeScript接口
│   └── index.ts                  # MCP服务器实现
├── bin/                          # CLI安装工具
├── docs/                         # 文档
├── tests/                        # 测试套件
└── package.json                  # NPM包配置

版本演进

开发

可用脚本

npm run build      # 构建TypeScript
npm run dev        # 开发模式，实时监听
npm run start      # 运行服务器
npm run test       # 运行测试
npm run lint       # 代码检查
npm run clean      # 清理构建产物

添加新工具

1. 在src/tools/中创建工具类
2. 定义工具架构，包括输入/输出类型
3. 实现带有API集成的execute()方法
4. 导出工具并在src/index.ts中注册

API集成

• 扩展TSpecLLMClient以实现新的TSpec - LLM功能
• 扩展TGPPApiClient以支持更多3GPP.org端点
• 向APIManager添加编排方法

📄 许可证

BSD - 3 - 条款许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。

致谢

研究基础

本项目的V3.0.0架构从根本上受到了TSpec - LLM研究的启发：

TSpec - LLM: A Large Language Model for 3GPP Specifications

• 论文：https://arxiv.org/abs/2406.01768
• 作者：Rasoul Nikbakht等人
• 数据集：TSpec - LLM on Hugging Face

最初计划作为文档参考MCP，但TSpec - LLM研究论文的发现从根本上改变了我们的方法。该论文展示了通过LLM直接访问3GPP规范可显著提高准确性（25个百分点以上），这说服我们从文档托管转向与他们全面的5.35亿字数据集进行外部API集成。

技术基础

• 使用Model Context Protocol SDK构建
• 与TSpec - LLM数据集集成
• 支持来自3GPP.org的3GPP规范