Awesome MCP

🚀 MCP 项目精选

Model Context Protocol (MCP) 是一个开源项目，致力于通过创建和管理模型上下文，增强 AI 模型的能力，使其能更高效地解决问题。

🚀 快速开始

若您想开始使用 MCP，推荐从安装 MCP CLI 开始，并参考入门指南进行配置。

✨ 主要特性

• 标准化接口：MCP 协议定义了模型与上下文交互的标准接口，方便开发者进行集成和扩展。
• 多语言实现：提供 Python 和 TypeScript 两种实现，满足不同开发环境的需求。
• 丰富的工具和模块：包含通用工具、数据处理模块和项目模板，能帮助开发者快速搭建和管理 MCP 服务。

📦 安装指南

可通过安装 MCP CLI 来安装和管理 MCP 服务器。

💻 使用示例

暂未提供相关代码示例。

📚 详细文档

核心组件

基础协议

• MCP 协议：定义了模型与上下文交互的标准接口。
• JSON Schema：用于验证和结构化上下文数据。

标准实现

• Python 实现：提供 MCP 的核心功能，包括上下文的创建、更新和查询。
• TypeScript 实现：支持 TypeScript 环境下的 MCP 集成。

功能模块

通用工具

• MCP CLI：命令行工具，用于安装和管理 MCP 服务器。
• Remote MCP：远程通信解决方案，实现集中化的模型上下文管理。

数据处理

文本管理

• PDF 解析器：提取和处理 PDF 文件内容。
• Word 文档处理器：支持 DOCX 格式的文本解析与转换。

知识库构建

• 向量数据库：用于高效存储和检索上下文数据。
• 知识图谱生成器：自动生成结构化的知识表示。

项目模板

• MCP 服务器模板：提供快速搭建 MCP 服务的脚手架。
• 模型适配器模板：简化将现有模型集成到 MCP 生态中的流程。

常见问题解答

Q: MCP 的核心优势是什么？

A: MCP 提供了一套标准化的接口和工具，使开发者能够轻松地管理和扩展 AI 模型的功能。

Q: 如何开始使用 MCP？

A: 推荐从安装 MCP CLI 开始，并参考入门指南进行配置。

🔧 技术细节

暂未提供相关技术细节。

📄 许可证

暂未提供相关许可证信息。

项目贡献

若您希望为该项目做出贡献，请阅读贡献指南。