LandingAI ADE MCP 服务器（TypeScript实现）

使用说明

• 项目简介

  • 该仓库实现了一个基于 MCP（Model Context Protocol）的服务器端，用于向 LLM 客户端暴露资源、工具和 Prompt 渲染能力，核心通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输方式（stdio、HTTP）。
  • 主要组件包括：资源与数据访问、可执行工具（如执行代码工具、文档查询工具等）以及与 Prompt 相关逻辑的支持，便于 LLM 客户端以统一接口进行调用。

• 主要功能点

  • MCP 服务器核心功能：注册、管理并执行 Tools；读取与访问 Resources；提供 Prompts 的定义与渲染能力；通过 JSON-RPC 进行请求/响应。
  • 工具实现示例：内部实现了代码执行工具、文档检索工具等，便于 LLM 通过工具调用外部能力。
  • 资源管理：提供对外部资源的访问和处理能力，支持将工具输出以多模态内容返回。
  • 日志与错误处理：集成了统一的日志系统和错误分类，便于调试与错误诊断。
  • 传输协议：可通过 stdio 或 HTTP 传输与 MCP 客户端对接，便于本地开发和远程部署。

• 安装步骤

  1. 安装依赖：在项目根目录执行 npm install（或 pnpm/yarn 安装，请按项目使用的包管理工具执行）。
  2. 构建与运行：按照项目提供的入口脚本启动服务器，具体方式请参考 README 中的启动方式（标准 Node.js 启动或通过 npm 脚本执行）。
  3. 配置环境变量：如需使用 EU 环境、指定 API Key 等，请按项目 README 的说明设置对应的环境变量。

• 服务器配置（MCP 客户端使用的连接配置示例）

  • 服务器名称：LandingAI_ade_api（来自 MCP 服务器的实例名称）
  • 启动命令：npx
  • 启动参数：-y landingai-ade-mcp
  • 环境变量（可选）：VISION_AGENT_API_KEY（用于鉴权与访问后端服务的密钥）
  • 备注：MCP 客户端在连接该 MCP 服务器时，需要提供上述信息中的 server name、command、args 等，以便能够正确启动并连接到服务器。实际参数可能根据部署方式略有不同，请以本仓库 README 的指引为准。

• 基本使用方法

  • 启动后，服务器将暴露 MCP 功能，LLM 客户端可通过 MCP 协议对接并调用资源、工具、以及 Prompts。
  • 客户端通过 JSON-RPC 方式向服务器发起请求，获取工具列表、执行工具、读取资源、获取 Prompt 等能力。
  • 如需自定义日志等级、代理、超时等，请参考客户端配置选项并结合服务器端实现进行调整。

• 注意事项

  • 确保环境变量和配置与目标环境（生产/EU）匹配，避免生产环境与开发环境混用导致鉴权或端点错误。
  • 服务器端对工具的注册、执行及权限有严格约束，请结合实际使用场景进行工具筛选与权限控制。