APTL 基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务端

关键词

JSON-RPCAI Agent 集成资源与工具管理API/SSH 集成Tracing

使用说明

  • 项目简介
    • 该仓库实现了一个面向 MCP 客户端的服务器端框架，核心职责包括：托管和管理资源（Resources）、注册与执行 Tools、以及提供面向 LLM 客户端的 API 能力。服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输通道并具备会话管理与能力声明能力，适用于以 MCP 为基础的上下文服务场景。
  • 主要功能点
    • MCP 协议核心能力：实现对 MCP 客户端的初始化握手、工具/资源查询、工具调用等请求的处理，以及对返回结果的标准化封装。
    • 资源与工具管理：提供资源、工具的注册、查询、执行能力；包含 API、SSH 等多种执行上下文。
    • 会话与能力声明：支持会话状态管理、能力清单暴露，便于客户端了解服务端具备的能力。
    • 多传输协议扩展：设计上可扩展至 Stdio、SSE、WebSocket 等传输，并在实现中提供可替代的传输能力。
    • 拓展点清晰：包含工具定义生成、工具处理器、API 工具、以及对外部系统的集成入口（HTTP 客户端、SSH 管理等）。
  • 安装与运行
    • 构建 MCP 服务：进入 mcp 目录，构建各个服务器实现（如 mcp-red、mcp-wazuh、mcp-indexer 等），可通过仓库提供的脚本进行批量构建。
    • 启动服务：每个 MCP 服务器在构建后提供一个入口（二进制或脚本），通过该服务器的入口启动后，服务器端将对外暴露 MCP 对外接口，供 MCP 客户端连接。
    • 客户端连接：MCP 客户端需要配置服务器的启动命令（command）及参数（args），以建立与 MCP 服务器的连接（JSON-RPC 请求/响应）。
  • 服务器配置（JSON 配置示例说明）
    • 服务器配置为一个 JSON 对象，包含以下关键字段（非代码文本描述）：
      • server：服务器级信息，例如名称、版本、描述、工具前缀、目标容器名称、配置键等，用以确定对接的容器与环境。
      • lab：实验场景的元信息，如实验名称与网络子网等，便于服务器在上下文中理解网络与资源分布。
      • containers：一个映射，定义需要托管/启用的容器标识及其网络、SSH 连接信息、是否启用等属性。客户端在连接时会用到这些信息来构造对目标容器的访问上下文。
      • api（可选）：若 MCP 服务器需要对外提供 HTTP/API 能力，则包含 baseUrl、认证信息、超时等设置。
      • queries（可选）：可选的预定义查询列表，用于 API 相关工具的模板化调用。
    • 注释性说明：上述配置仅用于 MCP 服务器在启动时自我了解运行环境，MCP 客户端不需要、也不应依赖这些内部配置的细节，客户端只需要知道服务器启动命令及参数来建立连接。
  • 基本使用方法
    • 构建与启动：
      • 构建所有 MCP 服务器：执行仓库提供的构建脚本，逐个编译或打包 mcp-*/build/index.js。
      • 启动单个 MCP 服务器：运行对应服务器的可执行入口，服务器将通过 MCP 协议对外提供服务。
    • 客户端接入与交互：
      • 客户端（如 Claude/Cursor/CLINE 等）按 MCP 的标准读取服务器入口、通过 JSON-RPC 发送初始化、工具列表、工具调用等请求，并接收结构化的 JSON-RPC 响应。
    • 调试与扩展：
      • 如需扩展传输协议，可在现有实现框架上新增传输层适配器（如 SSE、WebSocket 等）的支持。
  • 维护与验证
    • 本仓库包含完整的 MCP 服务器实现及相关工具/ API 定义、处理器、 tracing、SSH/HTTP 集成等模块，具备清晰的模块边界和单元测试覆盖，便于在本地/CI 中进行验证。

服务器信息

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