Gomcptest

🚀 gomcptest: 自定义主机实现MCP的概念验证项目

本项目是一个概念验证（POC），展示了如何借助自定义构建的主机实现模型上下文协议（MCP），并与代理化系统进行交互。代码为从头编写，有助于清晰理解底层机制。

查看实验网站上的自动生成文档：https://owulveryck.github.io/gomcptest/

🚀 快速开始

此项目是一个概念验证（POC），展示如何通过自定义构建的主机来实现模型上下文协议（MCP）并与代理化系统进行交互。代码从头开始编写，旨在提供对底层机制的清晰理解。

✨ 主要特性

该项目的主要目标是通过Model Context Protocol（MCP）实现代码库的安全性、可维护性和效率。例如：

• dispatch_agent 可以专门化为扫描代码库中的安全漏洞。
• 创建代码审查代理，用于分析拉取请求中潜在的问题。
• 构建数据分析代理，处理并可视化复杂数据集。
• 开发自动生成文档的代理，根据代码生成全面的文档。

这些专业的代理可以通过此存储库提供的工具轻松测试和迭代。

📦 安装指南

先决条件

• Go语言 >= 1.21版本。
• 对Google Cloud Platform（GCP） Vertex AI API的访问权限。
• github.com/mark3labs/mcp-go。

工具使用gcloud auth login配置的默认GCP登录凭证。

构建工具

要构建项目，请运行以下命令：

go mod tidy
make build

📚 详细文档

项目结构

• host/openaiserver：实现一个自定义主机，模拟OpenAI API，使用Google Gemini和函数调用。这是POC的核心。
• tools：包含多个与MCP兼容的工具，可与主机交互：
  • dispatch-agent：用于处理代理化系统的功能。
  • transformer：实现类似于GPT - 3的文本生成模型。
  • image-generator：使用Imagen系列模型生成图像。

功能说明

配置说明

全局配置

GCP配置

⚠️ 注意事项

⚠️ 重要提示

此项目是一个概念验证，存在一定的限制。

💡 使用建议

代码按现状提供，仅用于教育目的，以理解如何实现MCP与自定义主机。