openllm-func-call-synthesizer MCP 服务端实现

关键词

函数调用数据集生成LLM 辅助自动化工作流后端服务

使用说明

  • 项目简介

    • 这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端框架，旨在向 LLM 客户端提供上下文信息、资源访问、工具调用以及 Prompt 模板渲染等功能。仓库内包含核心实现、示例 MCP 服务器、以及与 MCP 交互所需的工具集成示例，便于开发者搭建自定义的 MCP 服务端。

  • 主要功能点

    • MCP 核心支持：通过 JSON-RPC 风格的消息与客户端通信，暴露资源、工具和提示模板等能力。
    • 资源与数据访问：提供对资源的托管和数据访问能力，便于 LLM 获取所需上下文。
    • 工具注册与调用：定义并暴露工具接口，LLM 客户端可通过 MCP 调用外部功能。
    • Prompt 模板管理与渲染：支持可定制的 Prompt 模板，帮助统一化 LLM 交互模式。
    • 多工具链与示例：包含一个用于演示的 FastMCP 服务端示例，以及相关工具、评测、数据集处理的实现。
    • 集成测试与示例：自带测试用例和演示服务器，便于开发者快速上手。

  • 安装步骤

    • 确保使用 Python 版本符合项目要求（通常 Python 3.8+，具体以仓库需求为准）。
    • 安装依赖（请在项目根目录执行常见的 Python 安装方法，如 pip 或 poetry 等，具体请参考项目的需求配置）。
    • 启动示例 MCP 服务器（仓库中提供演示服务器，作为客户端对接的对照实现）：
      • 直接运行示例服务器脚本：python examples/mcp_example_server/server.py
    • 运行后端工作流（示例中的应用/脚本可能需要配合配置文件使用）：
      • 运行数据准备与合成流程：python -m apps.main
    • 服务器地址与传输协议的配置：请确保配置中的 MCP 服务器地址与你运行的示例服务器地址一致，例如 http://localhost:8000/mcp，传输方式为 streamable-http（示例服务器默认为该传输方式）。

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的配置信息，JSON 格式，包含 server name、command、args 等）
    说明：以下配置用于 MCP 客户端与 MCP 服务器建立连接。服务器端的实现与示例脚本在本仓库中提供，客户端使用时只需要指向对应的服务器地址即可；客户端无需直接修改此处的代码。示例配置如下所示（请将其保存为 JSON 并交给需要的客户端系统进行加载）： { "server_name": "ugreen_mcp", "command": "python", "args": ["examples/mcp_example_server/server.py"], "description": "UGREEN MCP 服务端示例，提供工具注册与调用、资源访问及 prompts 渲染等能力", "transport": "streamable-http", "host": "0.0.0.0", "port": 8000, "path": "/mcp" }

  • 基本使用方法

    • 启动 MCP 服务器：如上所述运行示例服务器脚本。
    • 配置 MCP 客户端：将客户端连接信息指向服务器地址 http://localhost:8000/mcp，并确保传输协议与服务器端设置一致。
    • 使用流程：客户端通过 MCP 请求获取工具、资源及提示信息，服务器处理请求并返回标准化的 JSON-RPC 响应，客户端据此进行后续链路调用或交互。

  • 备注

    • 该仓库还包含一个完整的测试与示例生态，帮助验证 MCP 服务器与客户端之间的交互。
    • 如需自定义工具、资源或 Prompts，请参考仓库中的示例代码与文档。

服务器信息

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