使用说明

• 项目简介
  • Koder 提供一个用于 MCP 的服务器端框架，能够托管资源、暴露工具以供 LLM 调用，并定义与渲染提示模板。服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持 stdio、SSE、HTTP 等传输。
• 主要功能点
  • MCP 服务核心：实现资源管理、工具注册与执行、Prompt 模板渲染等能力，给 LLM 客户端提供标准化上下文与外部能力接入。
  • 多传输协议：stdio、SSE、HTTP 等传输，方便在本地、服务端或云环境中部署。
  • 配置化 MCP 服务：通过 YAML/配置文件管理多个 MCP 服务实例，支持缓存工具列表、工具白名单/黑名单等细粒度控制。
  • 安全与治理：内置权限与 guardrail 机制，配合技能（Skills）进行工具使用限制，降低风险。
  • 动态加载与迁移：支持从历史数据迁移到新模型，确保历史会话可以平滑迁移到新实现。
• 安装步骤
  • 克隆或下载仓库，确保 Python 3.9+ 环境。
  • 根据需要在本地或服务器环境安装依赖，确保网络访问正常。
  • 配置 MCP 服务（详见下方“服务器配置”部分），并在需要时添加额外的 MCP 服务实例。
• 服务器配置（JSON格式示例，供 MCP 客户端理解，实际连接由 MCP 客户端依据该配置与服务建立）
  • server name: filesystem
  • transport_type: stdio
  • command: python
  • args: ["-m", "mcp.server.filesystem"]
  • env_vars: {"ROOT_PATH": "/home/user/projects"}
  • cache_tools_list: true
  • allowed_tools: ["read_file", "write_file"]
  • blocked_tools: [] 说明：以上配置示例对应仓库内 MCP 的文件结构与示例用法，实际路径与模块名称可根据部署环境调整。MCP 客户端通常需要提供类似的 JSON 配置以建立与 MCP 服务器的连接。HTTP/SSE 服务器可指定 url、headers 等字段。
• 基本使用方法
  • 启动 MCP 服务器：按配置中指定的启动命令启动对应的服务器进程（如 stdio 方式，通过命令行启动 Python 模块）。服务器启动后将对外暴露 MCP API。
  • 客户端接入：MCP 客户端读取服务器配置 JSON，通过 JSON-RPC 与 MCP 服务器通信，进行资源读取、工具调用、以及提示渲染等操作。
  • 会话与上下文：服务器管理会话、能力声明，并根据技能与上下文动态调整工具权限与上下文长度。
  • 监控与运维：可结合各类日志与监控工具观测 MCP 服务器运行状态、工具调用情况和上下文吞吐量等。