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上下文服务资源管理工具执行Prompts 模板OpenAI 集成

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项目简介

Fred 项目中实现了多组件级的 MCP 服务器能力，核心目标是给 LLM 客户端提供可托管的资源、可注册并执行的工具，以及可渲染的 Prompt/Template。这些 MCP 服务通过多种传输通道与客户端通信，具备会话管理、能力声明、以及对外暴露的工具集。仓库还提供了用于快速实验的最小 MCP 服务器示例，便于理解 MCP 的实际运作方式。

主要功能点

  • MCP 服务端组件：将资源、工具、Prompts 等功能通过 MCP 服务器暴露给客户端，用于上下文管理与功能扩展。
  • 多组件整合：知识流后端（knowledge-flow-backend）实现了完整的 MCP 服务端能力，能够通过 FastAPI+MCP 框架暴露 MCP 兼容的接口；同时提供 agentic 后端的 MCP 能力演示。
  • 安全与鉴权：项目中包含 Keycloak/Token 相关的安全集成与开发模式（如开发环境下的“开发版”令牌，以便在无真实鉴权时仍保持客户端行为一致），以及对 OpenAI/Azure 等模型提供的凭据配置流程。
  • 工具与资源管理：MCP 服务器支持资源、工具、以及 prompts 的注册、读取、更新和执行等能力，便于 LLM 调用外部功能。
  • Prompts 与模板渲染：支持 Prompts/Templates 的元数据管理、前端 UI 的渲染，以及在 MCP 场景中的灵活使用。
  • 示例与扩展：提供最小 MCP 服务器示例用于快速上手，以及在 Fred 体系内更完整的 MCP 服务端实现，便于扩展与生产化部署。

安装与运行步骤

  • 环境准备
    • 需要 Python 3.8+ 环境（以及部分服务对 Python 版本的要求，请结合具体子组件查看）。
    • 安装依赖（各子项目有各自的依赖管理，通常在各自目录下的 README/脚本中给出步骤）。
  • 运行完整 MCP 服务（知识流后端 MCP 服务）
    • 启动知识流后端 MCP 服务：按照仓库提供的运行方式，通过 FastAPI+MCP 的组合暴露 MCP API。典型启动方式是通过 Web 服务启动脚本/命令（如 uvicorn）将知识流后端以工厂方式创建应用并暴露在端口上。
    • 启动 Agentic 组件的后端服务以提供 Agent 对象与 MCP 服务器之间的交互能力（若需要）。
    • 启动前请确保配置文件（如 config/configuration.yaml）中正确设置模型提供商、认证信息、以及 MCP 相关开关。
  • 最小 MCP 服务器示例
    • fred-academy/minimal-mcp-server 提供了一个可直接运行的最小 MCP 服务器示例，演示如何通过 mcp.server.FastMCP 构建工具并暴露 /mcp 传输。
    • 运行示例（按照仓库中的注释指南进行）：
      • uvicorn fred-academy/minimal-mcp-server/minimal_mcp_server.server_mcp:app --host 127.0.0.1 --port 9797
    • 你也可以使用 main.py 提供的兼容入口点启动简单服务器。

服务器配置（MCP 客户端需要的配置信息）

注意：MCP 客户端需要配置的具体信息通常在客户端侧进行，而非服务器端代码中强制存在。以下给出符合仓库实现的示例描述，便于理解配置要素；实际客户端的 JSON 配置请按下列要素组合，并放置到客户端侧的配置文件中使用。

{ "servers": [ { "name": "knowledge-flow-mcp", "command": "uvicorn", "args": [ "knowledge_flow_backend.main:create_app", "--reload", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000" ], "description": "Knowledge Flow MCP 服务端：暴露 Knowledge Flow 相关的 MCP 接口，供 LLM 客户端调用。", "transport": "streamable_http" // 注：仓库中不少 MCP 服务通过 HTTP 流式传输进行暴露 }, { "name": "postal-mcp-minimal", "command": "uvicorn", "args": [ "fred-academy.minimal_mcp_server.server_mcp:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "9797" ], "description": "最小 MCP 服务器示例，用于快速理解 MCP 的工作方式。", "transport": "http" } ] }

以上信息包含：

  • server name: MCP 服务名称，便于客户端区分不同 MCP 服务
  • command: 启动该服务所使用的主命令
  • args: 启动命令的参数列表，确保客户端能正确连接并初始化服务
  • 说明注释：简要描述该 MCP 服务的用途与暴露的能力

请注意：实际 MCP 客户端不需要直接读取服务器端的实现细节，只需要知道服务器名字、启动命令和必要参数即可与 MCP 服务建立连接并调用资源、工具、Prompts 等能力。

关键词

上下文服务, 资源管理, 工具执行, Prompts 模板, OpenAI 集成

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