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• 项目简介

  • 该仓库实现了一个用于 MCP 的服务端框架，旨在向大语言模型客户端提供系统化的上下文服务：托管和管理资源、注册与执行工具、定义与渲染提示模板，并通过标准的 JSON-RPC 协议与客户端进行交互。设计目标是把 “资源、工具和提示” 三大能力以统一的后端服务形式暴露出来，方便 LLM 客户端在对话中获得上下文、访问数据与调用外部功能。

• 主要功能点

  • 资源管理：提供对资源的托管、访问与查询能力，支持本地与远程存储等数据源的统一访问接口。
  • 工具注册与执行：注册可供 LLM 调用的工具（Tools），并在服务器端执行，返回执行结果或中间状态，支持异步流式输出。
  • Prompt 模板：定义并渲染 Prompt 模板，支持内联或外部化的模板源，提供可定制的 LLM 交互模式。
  • MCP 协议实现：实现对 MCP 请求的解析、处理与响应，遵循 JSON-RPC 的请求/响应格式。 与客户端的通信通过 JSON-RPC 进行，支持会话管理、能力声明、以及通知机制。
  • 会话与能力声明：会话生命周期管理、能力（Resources、Tools、Prompts）声明与升级。
  • 传输协议支持：框架设计支持多种传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket），以适应不同部署场景。
  • 安全性与扩展性：提供权限、审计与可扩展的插件化工具集成能力，便于在生产环境中扩展和集成。

• 安装步骤

  • 确保已安装符合要求的 Python 运行环境（推荐 Python 3.10+，具体版本以仓库要求为准）。
  • 通过 PyPI 或源码安装本框架及其依赖。
  • 安装完成后，确保相关 MCP 服务组件及其依赖（如数据库、消息队列等）就绪，按需配置。
  • 参考下方的服务器配置示例，启动 MCP 服务端。

• 服务器配置（MCP 客户端需要连接的 MCP 服务器配置） 说明：MCP 客户端需要了解 MCP 服务器的启动方式以建立连接。以下为一个示例配置的描述信息（以 JSON 形式表达，便于机器解析；实际使用时请以客户端提供的配置格式为准）： { "name": "example-mcp-stdio", "command": "uv", "args": ["run", "/path/to/server.py"], "env": { "DATABASE_URL": "sqlite:///./agentpool.db", "LOG_LEVEL": "INFO" } // 其他可选字段如证书、跨区域配置等按需添加 } 注释说明：

  • name: MCP 服务器的唯一标识名称，用于区分不同服务器实例。
  • command: 启动 MCP 服务器所执行的命令（如 uvicorn、uv、python 等）。
  • args: 启动命令的参数列表，需包含服务器入口脚本路径或模块路径，确保服务器可以正确启动并对外暴露 MCP 接口。
  • env: 运行时环境变量，可用于数据库连接、认证、日志等配置。

• 基本使用方法

  • 启动服务器：使用配置中指定的启动命令与参数在服务器端启动 MCP 服务端。
  • 与客户端对接：MCP 客户端通过 JSON-RPC 发送请求（如读取资源、执行工具、获取 Prompt），服务器返回标准的 JSON-RPC 响应或通知事件。
  • 运行与测试：在开发阶段，可结合仓库提供的测试用例与示例服务器，验证资源、工具、提示模板等是否正确工作，并通过多传输协议进行通信测试。
  • 部署注意事项：确保服务器安全性、身份认证和权限控制，必要时开启加密传输（如 WebSocket over TLS）及访问控制策略，确保对资源和工具的访问可审计。