AI导哈

LLM交互服务器

MCP TypeScript服务器是一个专为LLM应用设计的服务，通过资源、工具和提示等功能，安全、标准化地暴露数据和功能。

  • by Siratul804
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 siratul804/mcp-server-node.js

使用说明

带Node.js的MCP TypeScript服务器

什么是MCP？

这 模型上下文协议（MCP） 允许您构建以安全、标准化的方式向LLM应用程序公开数据和功能的服务器。将其视为一个web API，但它是专门为LLM交互而设计的。MCP服务器可以：

  • 通过以下方式公开数据 资源 （将这些类似于GET端点；它们用于将信息加载到LLM的上下文中）
  • 通过以下方式提供功能 工具 （有点像POST端点；它们用于执行代码或产生副作用）
  • 通过以下方式定义交互模式 鼓励 （LLM交互的可重用模板）
  • 还有更多！

资源

资源是您向LLM公开数据的方式。它们类似于REST API中的GET端点-它们提供数据，但不应执行显著的计算或产生副作用：

// Static resource
server.resource(
  "config",
  "config://app",
  async (uri) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: "App configuration here"
    }]
  })
);

// Dynamic resource with parameters
server.resource(
  "user-profile",
  new ResourceTemplate("users://{userId}/profile", { list: undefined }),
  async (uri, { userId }) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: `Profile data for user ${userId}`
    }]
  })
);

工具

工具允许LLM通过您的服务器执行操作。与资源不同，工具被期望执行计算并具有副作用：

// Simple tool with parameters
server.tool(
  "calculate-bmi",
  {
    weightKg: z.number(),
    heightM: z.number()
  },
  async ({ weightKg, heightM }) => ({
    content: [{
      type: "text",
      text: String(weightKg / (heightM * heightM))
    }]
  })
);

// Async tool with external API call
server.tool(
  "fetch-weather",
  { city: z.string() },
  async ({ city }) => {
    const response = await fetch(`https://api.weather.com/${city}`);
    const data = await response.text();
    return {
      content: [{ type: "text", text: data }]
    };
  }
);

鼓励

提示是可重用的模板，可帮助LLM与您的服务器有效交互：

server.prompt(
  "review-code",
  { code: z.string() },
  ({ code }) => ({
    messages: [{
      role: "user",
      content: {
        type: "text",
        text: `Please review this code:\n\n${code}`
      }
    }]
  })
);

贡献

捐款总是受欢迎的！

相关 MCP