关键词

AI后端大模型工具上下文服务Prompt管理脚本化

项目简介

Firelynx 是 Model Context Protocol (MCP) 服务器的一个可脚本化实现。它使像 Claude 这样的 AI 助手能够通过脚本环境与自定义的工具、Prompt 模板和资源进行交互。Firelynx 专注于提供一个灵活、可扩展的后端，用于增强 AI 应用的能力。

主要功能点

  • MCP协议支持: 实现了标准化的 Model Context Protocol，确保与兼容MCP的客户端通信。
  • 可脚本化的工具和Prompt: 支持使用多种脚本语言（如Risor, Starlark, Extism WASM）创建自定义工具和Prompt模板。
  • 热重载配置: 可以在服务器运行时通过gRPC或文件修改来更新配置，无需重启。
  • 模块化架构: 清晰分离监听器（Listeners）、端点（Endpoints）和应用（Applications），便于扩展和维护。
  • 多种脚本引擎: 集成了go-polyscript库，支持多种脚本执行环境。

安装步骤

Firelynx 使用 Go 语言编写，可以通过 Go 工具链轻松安装。

  1. 确保你已经安装了 Go 1.24 或更高版本。
  2. 打开终端，运行以下命令安装最新的Firelynx可执行文件：
go install github.com/atlanticdynamic/firelynx/cmd/firelynx@latest

这将在你的 Go Bin 路径下生成 'firelynx' 可执行文件。请确保该路径已添加到你的系统PATH环境变量中，或者记下可执行文件的位置。

服务器配置（供MCP客户端参考）

MCP客户端（如Claude）通常需要一个JSON格式的配置文件来了解如何启动和连接到MCP服务器进程。以下是针对Firelynx服务器的一种典型配置示例：

{
  "name": "firelynx-mcp-server",
  "command": "/path/to/your/firelynx/binary/firelynx",
  "args": [
    "server",
    "--config", "/path/to/your/firelynx/config.toml", // 可选：指定服务器的TOML配置文件路径
    "--listen", ":8765" // 可选：指定服务器监听地址，例如用于gRPC配置API或HTTP/WebSocket监听器
  ]
  // 客户端可能支持添加其他如 "env" (环境变量) 或 "cwd" (工作目录) 等配置
}
  • '"name"': 给MCP服务器进程一个友好的名称，用于客户端界面显示。
  • '"command"': 重要，需要替换为你在安装步骤中实际安装的 'firelynx' 可执行文件的完整路径。
  • '"args"': 启动Firelynx服务器进程时传递的命令行参数。
    • '"server"': 启动服务器模式。
    • '"--config", "/path/to/your/firelynx/config.toml"': （可选）指定Firelynx的TOML配置文件路径。如果省略，服务器可能以默认或空配置启动（具体取决于Firelynx的实现）。你需要创建一个 'config.toml' 文件来定义Listener, Endpoint, App等。
    • '"--listen", ":8765"': （可选）指定服务器监听的地址和端口。这是LLM客户端通过如JSON-RPC over HTTP/WebSocket连接时需要的地址。请根据你的实际Listener配置调整端口。

你需要根据你实际的Firelynx安装路径和期望的服务器配置（例如监听的端口、是否使用配置文件）来修改上述JSON配置。

基本使用方法

  1. 准备配置文件: 如果需要自定义监听器、应用、工具和资源，请创建一个 'config.toml' 文件。参考Firelynx仓库中的文档（'internal/config/README.md'等）了解配置格式。

  2. 启动服务器: 在终端中，使用你在安装步骤中获得的 'firelynx' 可执行文件启动服务器，例如：

    # 使用配置文件和指定的监听端口
firelynx server --config /path/to/your/config.toml --listen :8765

# 或者只指定监听端口（如果配置文件中没有定义监听器，这可能用于gRPC API）
firelynx server --listen :8765

    服务器启动后，会监听指定的地址和端口。

  3. 配置MCP客户端: 在你的LLM客户端（如Claude的设置界面）中，找到配置MCP服务器的地方。使用上面“服务器配置”部分提供的JSON格式配置信息，填入你实际的'firelynx'执行路径和启动参数。

  4. 客户端交互: 启动LLM客户端，它将尝试连接并与Firelynx服务器交互，访问你通过配置文件定义的工具、资源和Prompt。

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AI与计算

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