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Sample Model Context Protocol Demos

该项目提供了一系列使用AWS Model Context Protocol(MCP)的示例模块,涵盖了多种语言和技术栈,包括TypeScript、Python、Spring AI等,展示了MCP在客户端-服务器通信、ECS部署、RAG集成等场景下的应用。
2.5分
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什么是MCP服务器?

MCP服务器是遵循Model Context Protocol标准的中间件,它作为桥梁连接AI客户端(如Amazon Bedrock)与业务逻辑服务器,支持双向通信和上下文管理

如何使用MCP服务器?

通过标准化协议接口,开发者可以快速集成AI能力到现有系统,支持容器化部署和本地开发模式

适用场景

适用于需要将大语言模型集成到业务系统的场景,如智能客服、文档处理、预约管理等AI增强型应用

主要功能

多协议支持同时支持Server-Sent Events(SSE)和标准输入输出(stdio)两种通信协议
云平台集成提供AWS ECS部署模板,与Amazon Bedrock无缝对接
多语言实现提供TypeScript、Python、Java/Kotlin等多种语言示例
RAG增强部分示例包含pgVector实现的检索增强生成(RAG)功能

优势与局限性

优势
标准化协议确保不同组件间的兼容性
灵活的部署选项(本地/容器/云)
丰富的示例代码加速开发过程
支持主流AI服务平台集成
局限性
需要基础架构知识进行生产部署
部分高级功能依赖特定云服务
初学者可能需要时间理解协议细节

如何使用

选择实现语言
根据您的技术栈选择TypeScript、Python或Java/Kotlin版本
配置环境
安装对应语言环境,配置AWS凭证(如需使用Bedrock)
运行示例
按照模块说明启动客户端和服务器组件

使用案例

智能客服系统使用Spring AI实现的客服代理,处理用户咨询并管理对话状态
宠物领养助手基于RAG的狗领养顾问,从知识库检索匹配的宠物信息

常见问题

MCP协议与普通API调用有何不同?
是否必须使用AWS服务?
如何扩展自定义功能?

相关资源

MCP协议规范文档
完整的协议技术规范
GitHub仓库
所有示例代码和部署模板
AWS Bedrock文档
Amazon Bedrock服务官方指南
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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