DURA 模型上下文协议服务器实现

使用说明（Markdown 格式）

• 项目简介

  • 本仓库实现了一个 MCP 服务器端，用于向 LLM 客户端提供上下文信息、资源访问、工具调用以及提示模板的渲染等能力。核心通过一个 MCP 服务器对外暴露工具集和渲染结果，客户端可通过标准的 JSON-RPC 请求与之交互。

• 主要功能点

  • 资源与工具管理：支持对资源的读取、更新以及对外部功能的工具注册与调用。
  • 提示模板与渲染：定义并渲染用于 LLM 的提示模板，方便不同场景下的对话模式。
  • JSON-RPC 通信：通过 MCP 标准的 JSON-RPC 请求/响应进行通信，兼容多种传输协议。
  • 会话与能力声明：服务器端管理会话、能力展示，并对外暴露可用的工具集合。
  • 多传输协议支持：包括标准输出、SSE、WebSocket 等传输通道，确保与各类客户端的对接。

• 安装步骤

  • 该服务器在仓库中以 MCP 服务端实现存在，通常需要在具备 Node.js 环境的服务器上安装并运行对应的 MCP 服务二进制或脚本（例如 dura-mcp）。在部署前，请确保 Node.js 环境就绪并按照仓库提供的指引进行安装。若使用提供的可执行包，请使用相应的 npm/yarn 全局安装或二进制分发进行安装，然后按照启动命令启动服务。

• 服务器配置（MCP 客户端使用，不需要直接修改客户端代码）

  • MCP 客户端需要的配置用于连接并启动 MCP 服务器，包含服务器名称、启动命令和参数。以下为示例配置，具体可根据实际运行方式调整： { "serverName": "dura-mcp", "command": "dura-mcp", "args": [] } 注释说明：
  • serverName：MCP 服务器在客户端/集成环境中的标识名称。
  • command：用于启动 MCP 服务器的命令（通常为已安装的 dura-mcp 可执行命令）。
  • args：启动命令的参数，当前示例为无参数，如需要可追加传输模式、日志级别等参数。

• 基本使用方法

  • 启动服务器后，MCP 客户端通过配置中的 command 与 args 进行调用并建立连接。
  • 客户端可以通过服务器提供的工具列表（如 analyze_repository、get_high_risk_dependencies、get_breaking_changes、get_risk_summary 等）进行分析、筛选和汇总。
  • 服务器端会返回标准化的 JSON-RPC 响应，便于后续在 AI 助手、工作流或 CI/CD 流程中进行集成分析与呈现。

• 运行与调试要点

  • 确认 Node.js 环境版本以及 MCP 运行所需的依赖都已正确安装。
  • 根据需要启用调试日志，确保服务器对请求、工具执行和资源读取等过程有清晰记录。