LLM Advisor 数据管理 MCP 服务

关键词

LLM tool managementjournalism AI toolkitJSON data managementdata-driven AI toolsstdio transport

使用说明（简要版本）

  • 项目简介

    • 该仓库中存在一个 MCP 服务器实现，名为 llm-advisor-data，使用 MCP SDK 提供的服务器框架，通过标准的 MCP 请求/响应格式向客户端暴露数据管理能力，核心职责包括提供对数据集（如决策树、案例、模型信息等）的查询、更新以及对工具的对比等功能。

  • 主要功能点

    • 通过 MCP 的 tools/list 接口向客户端暴露可用工具清单，例如列出可操作的节点和决策工具。
    • 通过 MCP 的 tools/call 接口执行对数据的具体操作，如读取节点、添加节点、添加案例、更新模型信息、验证 JSON 文件等。
    • 数据源基于仓库内 resource-kit/docs/llm-advisor/data 目录中的 JSON 文件，提供只读/只写的接口，以便 MCP 客户端对数据进行管理和查询。
    • 支持简单的权限/名称校验（如对模型名称的校验），以及对数据结构的基本一致性检查。

  • 安装步骤

    • 安装 Node.js 与 npm（若尚未安装）。
    • 将代码克隆或下载至本地。
    • 在包含 mcp-servers/llm-advisor-data/index.js 的目录下，运行命令启动服务器（下一条给出具体启动命令）。
    • 运行前请确保数据目录存在且包含相应的 JSON 数据文件（decision-tree.json、case-studies.json、model-info.json、tool-comparison.json、best-practices.json、changelog.json）。

  • 服务器配置（MCP 客户端对接所需的配置信息） 说明：MCP 客户端通过该信息启动并连接到 MCP 服务器。以下配置用于描述服务器的启动命令及参数等信息，帮助 MCP 客户端正确定位并连接服务器。请勿直接在页面中执行以下配置，而是交由客户端在启动阶段读取并使用。

    { "server_name": "llm-advisor-data", "command": "node", "args": ["mcp-servers/llm-advisor-data/index.js"], "transport": "stdio", "notes": "该服务器使用标准输入/输出作为传输通道，启动命令配置如上；客户端需要根据 server_name 与传输方式建立连接。" }

    关键信息备注

    • server_name 与 MCP 服务器实例名称一致，来自 llm-advisor-data 的实现。
    • command 与 args 指定了服务器启动所需的可执行程序及入口文件路径。
    • transport 指定传输协议，此实现采用 stdio（标准输入输出），也可以在其他环境中扩展为 SSE/WebSocket。
    • MCP 客户端不需要包含服务端实现，只需知道启动命令和连接信息以建立 JSON-RPC 调用。

  • 基本使用方法

    1. 启动服务器
      • 运行命令：node mcp-servers/llm-advisor-data/index.js
      • 服务器启动后，MCP 客户端通过标准输入/输出连接并进行请求/响应。
    2. 客户端连接与调用
      • 使用 MCP 客户端的标准流程通过 JSON-RPC 向接口发送请求，例如请求工具列表、执行特定数据操作等。
    3. 交互流程举例
      • 客户端发送 tools/list 请求，获取可用工具集合。
      • 客户端发送 tools/call 请求，执行对数据的具体操作，如查询或修改某个决策节点。
    4. 数据维护
      • 数据文件默认位于 resource-kit/docs/llm-advisor/data 目录，服务器提供对这些文件的增删改查能力，并对模型名称进行简单校验。

  • 运行环境与依赖

    • Node.js 环境
    • MCP SDK（仓库中使用的 @modelcontextprotocol/sdk/server/* 组件）
    • 数据文件需遵循仓库指定的结构与字段

服务器信息

访问项目