pai MCP 服务端实现

关键词

模型上下文协议工具注册资源管理JSON-RPCLLM 集成

  • 项目简介

    • pai 是一个面向 LLM 的多用途后端平台，包含对话、内存、知识库、任务管理等能力。它在仓库中实现了一个基于 MCP 的服务器端入口，能够以标准化的方式向 MCP 客户端提供资源、工具和提示模板，并通过 JSON-RPC 进行交互。该实现覆盖 19 种工具，能与 Claude Code、Cursor、Windsurf 等 MCP 兼容代理对接，具备会话管理、能力声明和多传输协议的支持能力。

  • 主要功能点

    • MCP 服务端核心实现：通过 MCP SDK 启动并暴露 19 个工具，支持工具注册、执行和响应返回。
    • 资源与知识管理：提供资源、知识源、知识检索等能力，便于 LLM 在对话中调用数据访问功能。
    • 工具注册与执行：实现了 19 种工具（如 remember、recall、memory-context、beliefs、forget、memory-stats、memory-synthesize、task-list、task-add、task-done、task-edit、task-reopen、goal-list、goal-add、goal-done、knowledge-learn、knowledge-search、knowledge-sources、knowledge-forget），可被 MCP 客户端调用。
    • Prompt 模板与渲染：内置渲染结果的提示 catalog，提供 getResultRenderPrompt 等函数，用于定义交互与渲染结构化输出的 UI 组件。
    • JSON-RPC 交互与传输：MCP 服务器以标准化的 JSON-RPC 形式与客户端通信，支持通过不同传输协议进行数据传输（如标准输入/输出、SSE、WebSocket 等，具体实现通过 MCP Server 与 Transport 层）。
    • 会话与能力声明：实现了对话会话、模型上下文、能力声明等 MCP 基本能力，确保客户端可按协议约定获取资源和功能。
    • 与 LLM 提供方集成：支持 Ollama、本地/云 API（OpenAI、Anthropic、Google 等）等模型提供者的无缝切换与健康检查。
    • 模块化与扩展性：采用插件式架构，便于扩展工具、资源、Prompts、以及与外部 MCP 客户端的对接。

  • 安装与运行

    • 构建与启动 MCP 服务端的常规流程（与仓库的 Quick Start、构建脚本一致）：
      • 先安装依赖并构建仓库（pnpm install、pnpm build）。
      • 构建产物包含 MCP 服务端入口脚本（如 packages/cli/dist/mcp.js）。
      • 启动 MCP 服务端入口，通常通过 node 指定入口文件运行，例如: node /absolute/path/to/packages/cli/dist/mcp.js
    • MCP 客户端配置说明（需提供给客户端使用，以下信息用于配置 JSON 客户端指向此 MCP 服务端）：
      • serverName: "pai"
      • command: "node"
      • args: ["/absolute/path/to/packages/cli/dist/mcp.js"]
      • 注释：以上为 MCP 服务器的启动命令与入口脚本路径，请按实际部署环境的绝对路径填写。MCP 客户端本身不需要配置，只需使用这份服务器配置去连接并通过 MCP 协议与之通信。

  • 服务器配置示例（给 MCP 客户端使用的配置信息，JSON 格式，非代码块展示） { "serverName": "pai", "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/packages/cli/dist/mcp.js"], "description": "pai MCP 服务端入口，暴露 19 种工具并实现资源/提示模板管理，使用 JSON-RPC 与 LLM 客户端对接。" }

  • 基本使用方法

    • 启动后，MCP 客户端可通过 JSON-RPC 调用 pai 服务端暴露的工具，进行记忆、检索、任务/目标管理等操作，并按需要获取与渲染 Prompt 的输出。
    • 客户端可通过配置将服务器路径与进入点加入到自身的 MCP 服务器列表，建立可重复利用的连接。
    • 如需扩展功能，可参考仓库中的 19 个工具实现，添加新的工具并在 MCP 服务端注册即可。

  • 关键词

    • MCP 服务端实现、LLM 工具、JSON-RPC、资源管理、 prompts 渲染

  • 分类ID

    • 6

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