Cognithor MCP 服务器

关键词

本地上下文服务LLM上下文管理JSON-RPC工具与资源提示模板

使用说明（Markdown 格式）如下，帮助理解该 MCP 服务器及其在 Cognithor 体系中的定位与使用方式。

  • 项目简介

    • Cognithor MCP 服务器是后端核心组件之一，负责以标准化的 JSON-RPC 形式向 LLM 客户端提供上下文信息和可用的上下文服务，通过管理“资源”、注册与执行“工具”，以及提供可定制的“Prompt 模板渲染”，帮助 LLModel 更高效地访问数据与外部能力。

  • 主要功能点

    • 资源管理：提供对资源（如文件、数据库等）的读取、写入、查询等能力，便于 LLM 在对话中访问结构化数据或外部数据源。
    • 工具注册与执行：注册多种外部工具，LLM 能通过 MCP 调用并得到执行结果，支持沙箱化执行和权限控制。
    • Prompt 模板定义与渲染：集中管理可定制的提示模板，支持多场景的对话引导与上下文渲染。
    • JSON-RPC 协议：前后端通过标准的 JSON-RPC 请求/响应进行通信，具备请求、结果、错误处理等标准化流程。
    • 会话与能力声明：支持会话管理、服务能力声明，以及对外暴露的能力（如可用端点、工具集合等）。
    • 多传输协议支持：设计初衷包含多种传输通道（如 StdIO、SSE、WebSocket），便于在不同客户端（CLI、Web UI、API 客户端等）中集成。

  • 安装步骤

    • 一般而言需具备 Python 运行环境，安装并配置所需依赖即可运行 MCP 服务器组件。仓库内置了完整的后端与工具模块，且提供多种部署方式（本地开发、Docker 容器、生产环境部署脚本）。

  • 服务器配置（MCP 客户端配置样式，说明仅为示例描述，实际客户端配置以 JSON 为准）

    • 配置项示例（描述性文本，不提供具体代码块）：
      • server_name: Cognithor-MCP-Server
      • command: python
      • args: ["-m", "jarvis.mcp.server", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8741"]
      • 描述说明：该配置用于 MCP 客户端在启动时通过指定的启动命令与参数连接到 MCP 服务器。客户端不需要读取该示例中的具体实现，仅需知道服务器启动所需的命令与参数组合即可建立连接。
    • 重要说明：上述配置用于 MCP 客户端与服务器建立连接，实际连接方式可能通过不同传输协议（StdIO/SSE/WebSocket）之一进行。该信息属于客户端使用时的连接指引，服务器实现本身在仓库中提供了对应的启动入口与通信端点。

  • 基本使用方法

    • 启动服务器：在支持环境中执行启动命令（如 python -m jarvis.mcp.server --host 0.0.0.0 --port 8741），服务器启动后监听指定端口，等待来自 MCP 客户端的 JSON-RPC 请求。
    • 发送请求：客户端通过 JSON-RPC 将请求发送至服务器，包含对资源读取、工具调用、提示模板获取等请求。服务器返回标准的 JSON-RPC 响应，包含结果或错误信息。
    • 连接与监控：根据需要可在 UI 或 CLI 中通过已实现的传输通道观察实时流式响应、工具执行状态和上下文渲染结果。
    • 安全与容量：服务器具备会话管理、能力声明和多层沙箱执行策略，实际生产环境中可结合 Redis 等分布式锁、队列和指标系统提升并发与可观测性。

  • 注意事项

    • MCP 客户端需要明确的服务器起始命令及参数来建立连接，具体实现可以参考仓库中的 server 与 client 代码结构及示例配置。
    • 由于 MCP 涉及资源访问和外部调用，请在生产环境中严格配置沙箱与策略，防止未授权访问与潜在的安全风险。

服务器信息

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