Claude MCP 服务器实现集（Databricks DevTools 与 Conversation Memory）

关键词

JSON-RPC资源与工具暴露插件化后端多场景集成服务器实现示例

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • 该仓库实现了基于 MCP 的后端服务器，用于向大语言模型客户端暴露工具、资源以及对话记忆相关能力，支持以 JSON-RPC 方式进行请求/响应。核心特征包括：工具注册与调用、服务端会话和能力声明、跨传输协议的支持（以 STDIO 为示例），以及与外部系统（如 Databricks、 Claude Code 对话记忆等）集成的示例插件实现。

  • 主要功能点

    • MCP 服务器实现：在服务器端注册并处理工具（Tools）的请求，返回可执行结果或错误信息。
    • JSON-RPC 风格的请求/响应：遵循 MCP 服务器端通信规范，接收并处理来自客户端的请求，提供标准化响应。
    • 多插件示例：包含 Databricks DevTools MCP 服务器与 Conversation Memory MCP 服务器，展示如何将 MCP 服务嵌入不同的后端场景中并对外暴露接口。
    • 传输适配示例：以标准输入输出（stdio）传输为例，演示服务器与客户端的解耦通信。
    • 增量式功能实现：每个服务实现了工具集合的列出与具体工具的执行逻辑，可扩展为更多资源、模板和工具。

  • 安装步骤

    • 安装依赖：在仓库根目录或对应子模块目录下执行常规 Node/TypeScript 项目安装（如 npm install）。
    • 构建与运行：将 TypeScript 代码编译为可执行的 JavaScript，或直接在支持 TypeScript 的运行环境中执行入口文件。示例服务器通常通过 Node 运行入口脚本，结合 STDIO 传输进行通信。
    • 启动服务器：在终端中执行服务器入口（如 node dist/.../server.js），服务器启动后即可与 MCP 客户端建立连接。

  • 服务器配置（给 MCP 客户端的配置示例，非客户端代码） { "servers": [ { "name": "databricks-devtools", "command": "node", "args": ["dist/databricks-devtools/mcp/server.js"] }, { "name": "conversation-memory", "command": "node", "args": ["dist/conversation-memory/mcp/server.js"] } ], "transport": "stdio", "notes": "以上配置对应仓库中两处 MCP 服务器实现的可执行入口，实际路径需按本地构建产物位置调整。" }

  • 基本使用方法

    • 启动后，客户端通过 MCP 协议向服务器发送 JSON-RPC 请求，调用注册的工具（Tools）或获取能力声明。
    • 使用场景示例：通过 list_profiles 等工具获取外部系统的配置信息、通过 get_profile_info 获取具体的配置信息、以及扩展更多工具来实现资源访问与任务执行。
    • 客户端与服务器之间的通信应遵循 MCP 的请求格式、响应格式和错误处理约定，确保日志与错误信息不会对模型上下文产生干扰。

服务器信息

访问项目