Chak-MCP 服务器实现与示例

关键词

模型上下文协议本地服务器示例工具暴露与执行多传输协议服务端网关

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一、项目简介

  • Chak（chak-ai）在 MCP 领域提供了端到端的能力：既有面向 MCP 服务器的示例与服务端交互框架，也提供用于连接和管理 MCP 服务的客户端工具集合。仓库内含可运行的 MCP 服务器示例（基于 FastMCP 的简单 Calculator 服务）以及用于客户端访问的 MCP 工具封装库，便于开发者快速搭建、连接和测试 MCP 服务。

二、主要功能点

  • MCP 服务端示例与接入
    • 提供一个可运行的 MCP 服务器示例，用 FastMCP 框架实现工具暴露（如 add、subtract、multiply、divide、power 等计算工具）。
    • 演示如何通过命令行启动 MCP 服务，以及如何暴露工具给 MCP 客户端调用。
  • MCP 客户端与工具封装
    • Chak 提供 MCP 客户端封装，支持通过 stdio、SSE、HTTP 三种传输方式连接到 MCP 服务器。
    • 支持多种工具类型：原生函数、对象方法、技能工具、以及 MCP 服务中的工具。
    • 支持工具执行并发、重试、以及人机审核等能力，提供完整的工具调用流程。
  • 服务网关/服务器端网关
    • 项目内含一个用于对接 LLM 提供商的网关服务器实现，具备多传输协议、会话管理和上下文处理能力，便于把 MCP 与 LLM 服务整合起来，作为 MCP 服务器的“上游”处理单元。
  • 示例与文档
    • 详细示例覆盖：从简单的 MCP 服务器到带技能、带结构化输出的工具，包含多种场景的演示。
    • 提供服务器配置示例与使用指南，帮助开发者理解如何在客户端连接到 MCP 服务器并进行调用。

三、安装与运行要点

  • MCP 服务器示例与运行
    • 运行可执行的 MCP 服务器示例前，请确保你已安装 FastMCP（示例中使用 mcp 的工具）以及 Python 环境。
    • 可直接使用示例中的命令或自定义启动方式（如 python 脚本直接启动，或通过 mcp CLI 启动脚本）。
  • MCP 客户端与网关
    • 安装 Chak 及其 MCP 模块后，可以通过 Server 类来连接 MCP 服务器，支持 stdio、SSE、HTTP 三种传输。
    • 客户端需要在配置中指定服务器的启动命令及参数，以建立连接（详见下方“服务器配置（MCP 服务器给 MCP 客户端用的配置）”的 JSON 示例）。

四、服务器配置（MCP 服务器给 MCP 客户端用的配置） 说明：MCP 客户端需要配置 MCP 服务器的启动命令和参数，才能与 MCP 服务器建立连接。以下为符合仓库信息的准确配置示例（以 JSON 形式呈现，非代码块，便于理解和落地使用）： { "server_name": "local_calculator_mcp_server", "command": "mcp", "args": ["run", "examples/my_calculator_mcp_server.py"], "transport": "stdio", "description": "本地 MCP 服务器示例，通过 FastMCP 暴露 calculator 工具，供 MCP 客户端调用", "base_url": null } 说明：

  • server_name：你在运维或文档中自定义的服务器标识。
  • command 与 args：对应你实际启动 MCP 服务器的命令与参数。示例中使用 mcp CLI 启动本地的 Python MCP 服务器脚本（examples/my_calculator_mcp_server.py）。
  • transport：服务器对 MCP 客户端暴露的传输方式，此处为 stdio，表示本地进程间通信。
  • base_url：若使用 SSE/HTTP 传输，请在配置中提供 base_url；本示例为 STDIO，因此留空。
  • 该配置仅用于 MCP 客户端接入，服务器端实现无需客户端代码即可理解；实际部署请按你的环境调整。

五、基本使用方法（简明操作流程）

  • 步骤1：准备服务器
    • 下载或打开仓库中的 MCP 服务器示例文件（例如 examples/my_calculator_mcp_server.py），确保依赖已安装。
    • 按照文档启动 MCP 服务器，例如通过 mcp CLI 或直接运行服务器脚本。
  • 步骤2：配置 MCP 客户端
    • 按照上面的 JSON 配置示例，生成 MCP 客户端需要的连接参数，确保 server_name、command、args 等信息正确可用。
  • 步骤3：连接并测试
    • 使用 Chak 提供的 MCP 客户端接口，连接到 MCP 服务器，列出可用工具，调用工具并获取结果。
    • 你可以通过简单的对话测试工具的调用，如“Calculate 15 + 27”之类的请求，观察工具返回结果。
  • 步骤4：扩展与集成
    • 将 MCP 服务器与本地或云端的工具集成，扩展更多工具类型（Web、数据库、文件等），并在 Chak 的工具管理器中逐步暴露、调度和执行。

六、核心优势与注意点

  • 优势
    • 通过 MCP 实现与外部工具的标准化调用，降低多平台集成成本。
    • 与 Chak 的上下文管理、多模态输入、结构化输出等能力结合，便于构建强大、可扩展的上下文服务后端。
    • 支持多传输协议（stdio/SSE/HTTP），便于本地开发和云端部署。
  • 注意点
    • MCP 服务器的实现需要确保工具暴露、参数格式、以及调用过程符合 MCP 规范；示例提供了基本实现与接入路径，生产环境需加强安全性、鉴权、错误处理等。
    • 本仓库包含大量示例和客户端实现，核心 MCP 服务器能力以示例和框架为主，若需要大规模生产级 MCP 服务器，请基于示例进一步完善鲁棒性和可扩展性。

七、示例与资源定位

  • 示例：examples/my_calculator_mcp_server.py（简单的本地 MCP 服务器，提供五个计算工具）
  • 示例：examples/tool_calling_chat_mcp_stdio.py（MCP/stdio 交互演示，展示如何通过 MCP 调用工具）
  • 示例：examples/tool_calling_chat_mcp_http.py（MCP/HTTP 传输示例）
  • 示例：examples/mcp_chat_stdio.py（MCP 聊天场景的端到端演示）
  • 客户端库：chak/tools/mcp（包含 Server、MCPTool 等接口，便于连接 MCP 服务器、加载工具、执行调用）

八、关键词 模型上下文协议, 本地服务器示例, 工具暴露与执行, 多传输协议, 服务端网关

九、分类ID 6

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