使用说明
MCP演示
此存储库演示了 模型上下文协议（MCP），这是一个开放标准，使人工智能模型能够以安全和上下文感知的方式与外部资源、业务逻辑和结构化数据进行交互。
关于模型上下文协议（MCP）
模型上下文协议（MCP） 旨在将人工智能模型与现实世界的系统连接起来，使它们能够获取、处理和处理超出简单文本提示的上下文信息。
历史
MCP的创建是为了满足人工智能模型访问和操纵外部数据和业务逻辑的需求。MCP是通过人工智能和开发人员社区的合作开发的，在研究和生产环境中都得到了积极的维护和采用。
生产使用
MCP为高级AI助手、业务自动化工具和上下文驱动应用程序提供支持。值得注意的用例包括：
- GitHub Copilot：使用MCP根据项目上下文增强代码建议。
- 企业人工智能平台：集成MCP以查询数据库、应用业务规则和与API交互。
- 自定义AI代理：用于客户支持、电子商务和工作流自动化。
MCP客户端
MCP可以集成到各种客户端中，以增强人工智能能力：
- IDE扩展：（例如，VS Code、JetBrains）用于上下文感知代码完成和重构。
- 聊天机器人和虚拟助理：用于准确、情境驱动的响应。
- Web应用程序：用于动态内容生成和业务逻辑执行。
- 自定义集成：开发人员可以将MCP支持添加到他们自己的AI驱动资源访问工具中。
运输
MCP支持多种传输机制：
- HTTP/HTTPS：用于远程资源访问。
- WebSockets：用于实时双向通信。
- 本地IPC：用于安全、高性能的本地交互。
能力
MCP使模型能够：
- 访问资源：查询和操作结构化数据（如产品、用户）。
- 执行业务逻辑：调用函数、应用策略和计算结果。
- 执行政策：确保遵守业务规则（例如，退款资格）。
- 增强提示：使用上下文数据增强模型提示。
资源
MCP中的资源是结构化实体，例如：
- 产品目录
- 用户配置文件
- 商业政策
- 自定义数据存储
资源使用标准化的模式，便于查询和操作。
鼓励
MCP允许用上下文信息丰富提示，使模型能够生成更准确和相关的输出。
政策
MCP中的策略管理模型与资源的交互，确保安全性、隐私性和合规性。示例包括退款政策、访问控制和数据验证规则。
有关更多详细信息，请访问 MCP官方网站.
存储库概述
此演示展示了如何使用MCP构建智能、上下文感知的应用程序，并在模型逻辑和资源管理之间进行明确分离。
结构
- index.ts：应用程序的入口点。
- src/db.ts：数据库逻辑和数据访问。
- src/resources.ts：资源定义和处理程序。
- src/tools.ts：MCP操作的实用功能和工具。
- bun.lock、package.json、tsconfig.json：项目配置和依赖关系。
资源
- 产品目录：按类别（如健身）组织，包括名称和价格等产品详细信息。
- 业务逻辑：包括退款政策和购物篮总额计算。
- MCP资源文件：示例产品数据和类别定义。
