项目简介
Ashra MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,旨在为 LLM (大型语言模型) 客户端提供与 Ashra API 集成的能力。通过这个服务器,LLM 客户端可以利用 MCP 协议的标准方式,调用 Ashra API 创建和管理 Prompt,从而扩展 LLM 的上下文理解和功能执行范围。
主要功能点
- Prompt 创建工具: 提供 'create_prompt' 工具,允许 LLM 客户端通过指定 URL、Prompt 内容和 Schema,在 Ashra 服务中创建新的 Prompt。
- MCP 协议支持: 遵循 MCP 协议规范,使用 JSON-RPC 进行通信,并支持 Stdio 传输协议,确保与 MCP 客户端的兼容性。
- 可扩展性: 服务器设计为可扩展的框架,未来可以方便地添加更多与 Ashra API 交互的工具。
- 配置灵活: 通过环境变量 'ASHRA_API_KEY' 配置 Ashra API 密钥,方便用户根据自身需求进行设置。
安装步骤
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安装依赖: 打开终端,进入仓库根目录 'ashra-mcp',运行以下命令安装项目依赖:
yarn -
构建项目: 继续在终端中运行以下命令构建项目,生成可执行的 JavaScript 代码:
yarn build
服务器配置
MCP 服务器是为 MCP 客户端(例如 Claude)设计的后端服务。要让 MCP 客户端连接到 Ashra MCP Server,您需要在客户端的配置文件中添加服务器的启动信息。以下是针对 Claude 客户端的配置示例,您需要根据实际情况进行调整:
在 Claude 客户端的配置目录 ('~/Library/Application\ Support/Claude') 中,找到或创建 'claude_desktop_config.json' 文件,并添加以下 JSON 配置:
{ "mcpServers": { "ashra": { "command": "node", "args": ["<path/to/ashra-mcp>/build/index.js"], "env": { "ASHRA_API_KEY": "<YOUR-API-KEY>" } } } }
配置参数说明:
- '"ashra"': 服务器名称,可以自定义,用于在客户端中标识该服务器。
- '"command": "node"': 启动服务器的命令,这里使用 Node.js 运行时环境。
- '"args": ["<path/to/ashra-mcp>/build/index.js"]': 启动命令的参数,指向构建后的服务器入口文件 'index.js' 的路径。 请将 '<path/to/ashra-mcp>' 替换为您的 'ashra-mcp' 仓库在您电脑上的实际路径。
- '"env": { "ASHRA_API_KEY": "<YOUR-API-KEY>" }': 设置服务器运行时的环境变量。 请将 '<YOUR-API-KEY>' 替换为您在 Ashra 平台申请的 API 密钥。
注意: 如果您使用了 nvm 等 Node.js 版本管理工具,并且希望使用特定版本的 Node.js 运行服务器,可以修改 '"command"' 字段为 Node.js 的完整路径,例如 '"command": "/Users/<user>/.nvm/versions/node/<version>/bin/node"'。
基本使用方法
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启动服务器: 配置完成后,当 MCP 客户端(如 Claude)启动时,会自动尝试连接到配置的 MCP 服务器。Ashra MCP Server 将通过 Stdio (标准输入输出) 与客户端进行通信。
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使用 Prompt 创建工具: 在 MCP 客户端中,您可以指示 LLM 调用 'create_prompt' 工具。例如,在 Claude 中,您可以指示 Claude "使用 create_prompt 工具创建一个新的 prompt"。
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提供工具参数: LLM 客户端会根据 'create_prompt' 工具的 'inputSchema' (在 'ListToolsRequest' 响应中获取) 提示您提供必要的参数,例如 Prompt 的 URL、Prompt 内容和 Schema 等。
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执行 Prompt 创建: 客户端将收集到的参数通过 'CallToolRequest' 发送给 Ashra MCP Server。服务器会调用 Ashra API 创建 Prompt,并将结果返回给客户端。
通过以上步骤,您就可以利用 Ashra MCP Server,在支持 MCP 协议的 LLM 客户端中,方便地使用 Ashra 的 Prompt 创建功能,扩展 LLM 的应用场景。
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分类
AI与计算