基于模型上下文协议（MCP）构建的安全架构，用于将大型语言模型与企业内部工具安全集成，提供对员工数据的受控访问和自然语言查询功能。
这个项目展示了如何创建mcp服务器。 我实现了一个基于模型上下文协议（MCP）的架构，以安全地将大型语言模型与内部企业工具集成。
MCP服务器公开了定义良好的工具，这些工具封装了对员工数据库的访问（例如，休假余额、休假历史和相关的人力资源数据）。直接数据库访问不暴露给模型；所有交互都通过受控工具接口进行路由。
MCP客户端由Llama 3.1 8B驱动，并通过MCP协议连接到MCP服务器。当用户提交自然语言查询时，模型会解释意图，调用相应的MCP工具，并返回结构化响应。
这种设计确保了对员工数据的安全、可审计和受控访问，同时启用了会话查询功能，客户端给出了答案，这就是mcp的工作原理。
一个基于大型语言模型和Mineflayer API的Minecraft机器人，使用模型上下文协议（MCP）让Claude等模型控制Minecraft角色。
一个基于MCP协议的检索增强生成服务，能够索引文档并为大型语言模型提供相关上下文。
Heroku平台MCP服务器是一个专为大型语言模型（LLMs）设计的协议实现，用于与Heroku平台资源进行无缝交互，提供安全、认证的资源管理工具。
Crypto_MCP是一个支持多种加密解密算法和哈希计算的模型上下文协议服务器，适用于数据安全和加密处理场景。
一组模型上下文协议服务器，为大型语言模型提供认知增强工具。
OpenMemory是一个为大型语言模型（LLMs）提供的个人记忆层服务，具有私有化、便携性和开源特性，数据本地存储，确保用户完全控制。
