使用说明（Markdown）

项目简介
- ModelCypher 提供一个基于 MCP（Model Context Protocol）的服务器实现，面向 LLM 客户端，统一管理资源、工具和提示模板，支持跨进程/跨语言的上下文服务协作。
主要功能点
- 资源托管与数据访问：通过资源接口读取/写入可用的 Resources，以支持上下文数据的共享与检索。
- 工具注册与调用：暴露工具集合，LLM 客户端可以通过 MCP 调用外部功能，返回结构化的 JSON 响应。
- 提示模板与渲染：定义和渲染 Prompt 模板，支持不同交互模式的自定义输出。
- 会话与能力声明：服务器端维护会话状态、能力声明，并对接入方进行能力自检与协商。
- 多传输协议支持：MCP 服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输通道（如 Stdio、SSE、WebSocket 等）。
- 安全与扩展性：提供可扩展的后端架构，便于集成到代理式 IDE、工作流自动化等场景。
安装步骤
- 1. 安装 Python 3.11+ 环境
- 1. 使用 Poetry 安装依赖
- 1. 安装后端组件与 MCP 运行入口
服务器配置
- MCP 客户端需要提供一个配置 JSON，描述要连接的 MCP 服务器信息，包含服务器名称、命令与参数等。示例配置（以说明文本形式呈现，非代码块）：
- {
- "mcpServers": {
- ```
"modelcypher": {
```
- ```
  "command": "poetry",
```
- ```
  "args": ["run", "modelcypher-mcp"],
```
- ```
  "cwd": "/absolute/path/to/ModelCypher"
```
- ```
}
```
- ```
}
```
- }
- 注释：
- - serverName：用于标识 MCP 服务的名称，这里为 "modelcypher"。
- - command / args：启动 MCP 服务所需的命令与参数，客户端通过这些信息启动服务器进程。
- - cwd：工作目录，指向 ModelCypher 项目根路径。
- MCP 服务器本身会暴露若干工具和资源接口，客户端通过 JSON-RPC 调用对应的工具（如 mc_geometry_interference_predict 等），服务器返回结构化的 JSON-RPC 响应。
基本使用方法
- 启动服务器：在模型侧或部署环境中执行相应启动命令，确保工作目录与依赖就绪。
- 客户端接入：在 MCP 客户端配置中指定服务器名称、启动命令与工作目录，建立 JSON-RPC 调用通道。
- 调用流程：客户端通过 callTool、readResource、getPrompt 等 JSON-RPC 请求，服务器返回标准化 JSON-RPC 响应，并可通过 nextActions 指引后续工作。
- 运行与测试：仓库内有完整的 MCP 集成测试，可在与硬件条件允许的环境中执行测试来验证服务器行为。
基本注意事项
- 请确保服务器与客户端的版本兼容，并遵循 MCP 的请求/响应格式约定。
- 在生产环境中应结合日志、鉴权与网络安全策略进行部署。

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