lm-deluge MCP 服务器实现
使用说明（Markdown 格式）
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项目简介 lm-deluge 的 MCP 服务器实现提供一个后端服务，能够托管 Resources、注册 Tools、定义和渲染 Prompt 模板，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行通信。它还包含适配器，将来自 MCP 客户端的请求转换为 LM-Deluge 内部请求，并将 LM-Deluge 的响应转换回 MCP 的格式，以实现跨模型、跨提供商的上下文服务。
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主要功能点
- MCP 兼容的请求/响应处理：支持将 MCP 的请求转换为 LM-Deluge 的内部请求路径，并把 LM-Deluge 的响应映射回 MCP 规范。
- 资源、工具、提示的托管与渲染：能够管理用于 LLM 的资源、工具和提示模板，提供统一的访问与渲染能力。
- 本地/远程 MCP 加载：支持从本地 MCP 服务器或远程 MCP 服务加载工具（Tools），并在 LM-Deluge 端进行封装和暴露。
- 配置驱动的服务器实例化：通过 JSON 配置快速创建多个 MCP 服务器实例，并支持对命名、Token、Headers 等进行注入和管理。
- 支持多传输协议与安全性：设计上支持 Stdio、SSE、WebSocket 等传输模式，并提供会话管理、能力声明与权限控制机制。
- 适配器与工具导出：提供 server.adapters 与工具导出逻辑，确保不同提供商（如 OpenAI、Anthropic、Gemini 等）能通过 MCP 请求进入 LM-Deluge 流程。
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安装步骤
- 安装 Python 环境并获取源码依赖。
- 使用 Python 包管理工具安装依赖：pip install -U -r requirements.txt（如存在需求文件）。
- 将代码部署为可执行的 MCP 服务端组件（若仓库提供了 CLI/入口，请使用相应入口启动）。如需快速集成，可以在 Python 运行环境中直接导入 LM-Deluge 的 MCP 模块进行服务实例化。
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服务器配置（供 MCP 客户端使用，无需客户端实现）
MCP 客户端通常只需知道 MCP 服务器的启动命令及参数，以建立连接。以下为配置示例（JSON 格式，直接可用于创建服务实例）： { "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/directory" ] }, "zapier": { "url": "https://mcp.zapier.com/api/mcp/s/SECRET/mcp" } // 还可以添加更多远程服务或本地服务 } } 注解：- filesystem 表示一个本地/容器内运行的 MCP 服务器实例，通过 npm 包 server-filesystem 暴露文件系统相关工具。
- zapier 表示远程 MCP 服务的接入点，通过公开的 API URL 进行访问。 实际配置可根据部署环境调整，如需要认证、Headers、超时等参数，请参照项目中的相应实现细节。
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基本使用方法
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- 先在你的环境中安装依赖，确保 Python 环境可用。
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- 根据需求配置一个或多个 MCP 服务器实例（如 filesystem、zapier 等），并通过 LM-Deluge 提供的接口将其暴露给 MCP 客户端。
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- 使用 MCP 客户端（外部系统）连接到 LM-Deluge 的 MCP 服务器，加载 Tools 与 Resources，在 LLM 客户端下通过 Tool 调用 MCP 服务提供的功能，并接收 MCP 返回的数据。
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- LM-Deluge 将 MCP 请求转换为内部 LM-Deluge 请求后执行，最终将结果重新打包为 MCP 兼容的响应返回给客户端。
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- 如需进一步定制，可通过 LM-Deluge 的工具与适配器扩展能力，添加新的工具、资源类型或 Prompt 模板。
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具体操作建议
- 使用 config 文件或 API 进行服务器实例化与注册，确保每个 MCP 服务器有唯一名称、访问地址、认证信息等。
- 在客户端集成时，遵循 MCP 协议的 JSON-RPC 调用格式，确保请求参数符合 LM-Deluge 的适配器要求。
- 根据需要选择传输协议，例如在浏览器端使用 WebSocket 进行实时交互，或在本地进程间使用 Stdio 方案。
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注意事项
- MCP 客户端通常不需要知道服务器内部实现细节，只需通过规范的请求格式与端点进行通信。
- 服务器端应实现会话管理、能力声明以及对多并发请求的容量控制，确保高并发场景下的稳定性。