关键词

个性化AI上下文管理品味档案模型集成动态设计

使用说明

项目简介

Popmelt MCP Server 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器的参考实现，旨在为下一代个性化 AI 应用提供后端支持。它通过“品味档案 (Taste Profiles)”实现深度个性化，并依据 MCP 标准提供上下文管理、模型集成和动态设计系统等核心功能。

主要功能点

  • 品味档案管理: 创建、管理和定制用户或应用的个性化配置档案，包括风格向量、上下文权重、响应映射和设计系统等。
  • 上下文管理系统: 从多个来源收集和管理上下文信息，并根据激活的品味档案进行优先级排序和处理，为模型提供丰富的上下文输入。
  • 模型集成框架: 支持集成多种大型语言模型 (LLM)，并提供模型请求的上下文准备和响应处理能力。
  • 动态设计系统: 根据品味档案实时调整用户界面的视觉风格和交互模式，实现个性化的用户体验。
  • 自适应调整: 根据用户反馈和使用情况，自动调整品味档案，优化个性化效果。

安装步骤

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/avantjohn/mcp-server-test-02.git
cd mcp-server-test-02

  2. 安装依赖:

    npm install

  3. 配置环境变量:

    cp .env.example .env

    编辑 '.env' 文件，配置 PostgreSQL 数据库连接字符串和其他设置。

  4. 运行 Prisma 迁移:

    npx prisma migrate dev

  5. 启动开发服务器:

    npm run dev

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下信息以连接 Popmelt MCP 服务器：

{
  "serverName": "popmelt-mcp-server",
  "command": "npm",
  "args": [
    "run",
    "dev"
  ],
  "description": "启动 Popmelt MCP 服务器的命令（开发模式）"
}

配置说明:

  • '"serverName"': 服务器的名称，可以自定义。
  • '"command"': 启动服务器的命令，这里使用 'npm' (Node Package Manager)。
  • '"args"': 启动命令的参数，'run dev' 表示运行 'package.json' 中定义的 'dev' 脚本，该脚本通常用于启动开发服务器。
  • '"description"': 对配置的描述信息，方便用户理解。

注意: 此配置适用于开发环境。生产环境的部署和启动方式可能不同，请参考项目文档或部署指南进行配置。 客户端连接服务器的具体方式（如 JSON-RPC over Stdio, SSE, WebSocket）需要根据实际的代码实现和 MCP 协议规范进行适配，但本仓库提供的代码片段中未明确指出使用了哪种传输协议，可能需要进一步的代码分析或文档来确定。

基本使用方法

Popmelt MCP Server 启动后，作为一个后端服务运行。MCP 客户端可以通过 API (例如 tRPC，虽然代码片段中使用了 tRPC，但实际 MCP 协议通常使用 JSON-RPC) 与服务器进行通信，请求上下文信息、调用模型服务等。

典型的使用流程可能包括:

  1. 客户端连接服务器: MCP 客户端根据配置信息启动 Popmelt MCP Server 后端服务。
  2. 创建和激活品味档案: 客户端可以调用服务器 API 创建和管理用户的品味档案，并激活特定的档案。
  3. 发送用户请求: 客户端将用户请求 (例如用户输入) 发送给服务器。
  4. 服务器处理上下文: 服务器根据激活的品味档案和上下文管理系统，处理用户请求的上下文信息。
  5. 模型调用和响应: 服务器调用集成的 LLM 模型，并根据品味档案处理模型响应。
  6. 返回客户端: 服务器将处理后的模型响应和相关信息返回给客户端。
  7. 用户反馈和自适应: 客户端可以收集用户反馈，并发送给服务器，服务器根据反馈进行品味档案的自适应调整。

请注意: 由于提供的代码片段主要集中在类型定义和核心逻辑，具体的 API 接口和客户端交互方式可能需要参考完整的仓库代码或项目文档。

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分类

AI与计算

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