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AI模型上下文管理服务

Model Context Provider (MCP) Server 是一个轻量高效的系统，用于管理AI模型的上下文数据，帮助AI应用根据用户查询检索相关上下文，提升AI驱动系统的智能性和响应速度。

  • by Ronak501
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 ronak501/mcp_server

使用说明

模型上下文提供程序（MCP）服务器

概述

这 模型上下文提供程序（MCP）服务器 是一个轻量级且高效的系统，旨在管理AI模型的上下文数据。它帮助人工智能应用程序根据用户查询检索相关上下文，提高人工智能驱动系统的整体智能和响应能力。

特性

  • 上下文管理：添加、更新和检索结构化上下文数据。
  • 基于查询的上下文匹配：使用基于关键字的搜索算法识别相关上下文。
  • 基于JSON的存储：处理结构化的AI上下文数据。
  • 基于文件的上下文加载：从外部JSON文件动态加载上下文。
  • 调试支持：为查询处理提供详细的调试日志。

安装

要安装和运行MCP服务器，请执行以下步骤：

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-repo/mcp-server.git
cd mcp-server

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

用法

1.初始化MCP服务器

from mcp_server import ModelContextProvider

mcp = ModelContextProvider()

2.添加上下文

mcp.add_context(
    "company_info",
    {
        "name": "TechCorp",
        "founded": 2010,
        "industry": "Artificial Intelligence",
        "products": ["AI Assistant", "Smart Analytics", "Prediction Engine"],
        "mission": "To make AI accessible to everyone"
    }
)

3.查询上下文

query = "What are the features of the AI Assistant product?"
relevant_context = mcp.query_context(query)
print(relevant_context)

4.为AI模型提供上下文

model_context = mcp.provide_model_context(query)
print(model_context)

API方法

方法 说明
add_context(context_id, content, metadata) 添加或更新上下文。
get_context(context_id) 按ID检索上下文
query_context(query, relevance_threshold) 根据查询查找相关上下文。
provide_model_context(query, max_contexts) 返回结构化模型就绪上下文。

贡献

我们欢迎捐款！如果你想改进MCP服务器，可以随意分叉仓库并提交拉取请求。

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