AdaptivMCP
使用说明（简明易懂，便于上手）：
-
项目简介 AdaptivMCP 旨在为大型语言模型提供一个标准化的上下文与能力服务后台，核心能力包括托管资源、注册与执行工具、定义与渲染 Prompt 模板，并通过 MCP 协议与客户端通信。服务器暴露多种传输方式，方便在不同部署环境中接入。
-
主要功能点
- 资源与工具管理：托管 GitHub/Git、Render 等资源和工具，允许 LLM 调用并访问数据。
- 工具执行：注册并执行外部功能（Tools），支持只读与写操作，并在需要时进行权限/审批控制。
- Prompt 与模板渲染：定义并渲染提示模板，提供灵活的人机对话模式。
- MCP 通信与传输：通过 JSON-RPC 风格请求/响应，与客户端交换信息。
- 传输协议与 UI：内置 Streamable HTTP 和 SSE 传输，提供健康检查、工具注册、UI/图形界面等诊断端点，以及机器可解析的 ui.json 元数据。
- 会话与安全：会话标识、请求上下文、写权限声明等机制，支持多租户与安全扩展。
- 部署与集成：设计时考虑到与 ChatGPT / OpenAI MCP 连接器的对接，以及在 Render 等平台上的自托管部署。
-
安装步骤
-
通过 Git 克隆仓库并进入项目根目录。
-
安装依赖（参照项目的依赖清单执行，例如通过 Python 的包管理工具安装所需包）。
-
启动服务器，常见命令（在没有反向代理的环境中直接暴露端口）：
- uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 说明：服务器提供 /mcp（Streamable HTTP）以及 /sse 的传输端口，必要时可通过反向代理前置前缀。
-
连接与调试：
- MCP 客户端应配置服务器地址、端口以及传输方式（建议初始使用 Streamable HTTP /mcp）。
- 若使用 SSE，请按 /sse 与 /messages 的组合进行探测。
-
-
服务器配置（MCP 客户端角度的最小配置信息，用于连接与探测） 下面给出一个示意性的 MCP 客户端连接信息（以 JSON 表达，便于理解，实际客户端无需执行代码，仅作为配置参考）： { "server_name": "AdaptivMCP", "transport": "streamable-http", "endpoint": "/mcp", "command": [ "uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000" ], "args": [ "--log-level", "info" ], "base_url": "http://your-host:8000", "notes": "客户端通过 MCP 端点发送 JSON-RPC 请求，服务器返回 JSON-RPC 响应。根据部署环境也可使用 SSE 传输（/sse）搭配 /messages 进行消息传递。" }
-
基本使用方法
- 启动服务器后，使用 MCP 客户端对 /mcp（Streamable HTTP）或 /sse（SSE）进行 JSON-RPC 请求。
- 调用资源相关接口读取数据、调用工具、获取 Prompts，以及通过 UI 端点进行工具发现与诊断。
- 使用健康检查与 UI 路径（/healthz、/tools、/resources、/ui.json 等）进行运行时自检与可观测性验证。
-
注意事项
- 确保环境变量（如令牌、代理、工作区目录等）按仓库文档配置，以确保对外暴露的接口安全合规。
- 具体工具和资源在 /tools、/resources 等端点进行发现与调用，工具名称与权限需要遵循写操作网关的策略。
-
其他说明
- 本实现旨在提供一个完整的 MCP 服务端框架，涵盖工具注册、资源管理、MCP 传输、诊断 UI、以及与 LLM 客户端的对接要素，便于在本地或云端自托管部署与扩展。