MCP Server 6zn

🚀 MCP（模型上下文协议）

MCP（模型上下文协议）是一个标准化协议，用于定义AI模型与应用程序之间的交互方式。它规定了大型语言模型（LLM）及其他AI模型与客户端（如应用、服务）之间的数据交换规则，为AI模型与应用的交互提供了清晰的规范。

🚀 快速开始

MCP主要提供了AI模型和数据交互的通信结构，类似于OpenAI API、LangChain和功能调用的概念。下面为你介绍MCP的主要概念及使用示例。

✨ 主要特性

MCP服务器（McpServer）

创建一个能够与AI模型互动的服务器，并定义特定功能（工具、API），以处理客户端发出的请求。

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

const server = new McpServer({
  name: "我的MCP服务器",
  version: "1.0.0",
});

MCP工具（工具）

AI模型可以调用的函数，类似于功能调用的概念。

import { z } from "zod";

server.tool(
  "add",
  {
    a: z.number(),
    b: z.number(),
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
    };
  }
);

当客户端调用add工具时，会返回a + b的结果。

MCP资源（资源）

定义特定数据，并使客户端能够获取这些数据。

import { ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [
      {
        uri: uri.href,
        text: `你好，${name}！`,
      },
    ],
  })
);

当调用greeting://John这样的URI时，会返回“你好，John！”。

SSE（服务器发送事件）支持

MCP支持实时数据传输的SSE协议，对于处理大型语言模型的流式响应非常有用。

import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";

app.get("/sse", async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
  await server.connect(transport);
});

当客户端连接到/sse端点时，可以实时接收数据。

📚 详细文档

MCP的应用场景

• 作为LLM和其他AI模型的API服务器：为AI模型提供标准化的API接口，方便应用程序调用。
• 构建提供AI功能的微服务：可以将AI功能封装成微服务，实现分布式部署和管理。
• 支持AI模型的功能调用：允许AI模型调用特定的工具和资源，扩展其功能。
• LangChain等AI框架的替代或补充解决方案：提供了一种新的方式来实现AI模型与应用的交互。
• 开发基于服务器和客户端的AI驱动对话应用：支持实时数据传输，适合开发对话式AI应用。

🔧 技术细节

MCP是一个标准化协议，它为AI模型和应用程序之间的数据交换提供了清晰的通信结构。通过MCP服务器、工具、资源和SSE支持，MCP能够实现AI模型与客户端之间的高效交互。它借鉴了OpenAI API、LangChain和功能调用的概念，为开发者提供了一种统一的方式来管理AI模型的功能和数据。

🔚 结论

MCP（模型上下文协议）是一个标准化协议，用于定义AI模型与应用程序之间的交互方式。它使我们能够轻松实现工具、资源和流式传输等功能。简单来说，MCP是一个帮助构建AI模型API服务器的框架！