qsv Model Context Server
使用说明
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项目简介
- qsv Model Context Server 是在现有 qsv 生态中针对 MCP(Model Context Protocol)设计的后端服务器。它负责管理数据资源、注册并暴露工具,以及定义和渲染用于与 OpenAI/本地 LLM 交互的 Prompt 模板。通过 JSON-RPC 的网络/进程通信,将资源与能力以标准化方式提供给 LLM 客户端。
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主要功能点
- 资源管理:托管并提供对数据资源的访问能力,支持多种格式/来源,方便 LLM 客户端在推理时获取上下文数据。
- 工具注册与执行:注册外部功能/调用入口(Tools),LLM 客户端可以通过 MCP 调用外部功能实现数据获取、处理或外部服务访问。
- Prompts 渲染:定义和渲染 Prompt 模板,帮助 LLM 客户端在对话中获取上下文、规则与任务指引。
- JSON-RPC 接口:与客户端通过标准的 JSON-RPC 协议通信,请求包含读取资源、调用工具、获取 Prompt 等,服务器返回 JSON-RPC 响应或通知。
- 会话与能力声明:支持会话管理,清晰声明服务器能力,便于客户端动态适配。
- 多传输协议支持:初步支持或计划支持 Stdio、SSE、WebSocket 等传输方式,确保在不同运行环境中的互通能力。
- 安全性与扩展性:尽量以最小暴露面实现并提供扩展点,方便后续接入认证、鉴权与分布式部署。
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安装步骤
- 克隆代码库并切换到合适分支(若仓库提供特定分支用于 MCP,优先使用该分支)。
- 构建 MCP 服务器变体(通常是 qsvmcp 二进制,例如:cargo build --release --locked --bin qsvmcp -F qsvmcp),确保编译时开启 MCP 相关特性。
- 编译产物会在 target/release/ 下,包含 qsvmcp 可执行文件。
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服务器配置(供 MCP 客户端使用) 配置信息将以 JSON 形式提供给 MCP 客户端,便于其通过 MCP 客户端启动并连接到 MCP 服务器。配置示例(请将以下内容保存为 JSON 文件,例如 mcp-config.json): { "server_name": "qsv-model-context-server", "command": "./target/release/qsvmcp", "args": [ "--transports", "stdio,sse,websocket", "--log-level", "info", "--resources-dir", "./resources", "--tools-dir", "./tools", "--prompts-dir", "./resources/prompts", "--bind", "0.0.0.0:8000" ] }
说明与注释
- server_name: MCP 服务器的名称,便于在多服务器环境中进行识别和日志检索。
- command: MCP 服务器可执行文件路径,此处以 qsvmcp 为例,具体路径应以实际构建产物为准。
- args: 启动服务器所需参数的集合。关键注释项包括:
- transports/stdio,sse,websocket:表示支持的传输协议集合,确保在不同客户端和运行环境中的可用性。
- resources-dir/tools-dir/prompts-dir:服务器用于资源、工具、和提示模板的存放路径,便于 MCP 客户端按需加载。
- bind:服务器监听地址与端口,便于客户端发起连接。
- 注意:MCP 客户端本身不需要这些配置信息的实现细节,但需要服务器的启动命令和参数来建立通信。
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基本使用方法
- 启动服务器:使用上述配置,在支持的运行环境中通过 MCP 客户端调用服务器的启动命令、端口与传输方式。
- 通过 MCP 客户端向服务器发送常见请求:读取资源、执行工具、获取并渲染 Prompt 等,MCP 客户端应遵循 JSON-RPC 请求/响应格式。
- 会话与能力协商:客户端在初次连接时可进行能力声明与会话建立,随后可基于服务端提供的资源与工具进行对话式交互。
- 安全与扩展性:如有需要,可在服务器层实现鉴权、日志审计、以及对外服务的访问控制。
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运行与测试相关事项
- 该仓库中包含对 MCP 相关功能的测试用例与实用示例(如 Describegpt 相关测试),可用于验证 MCP 服务器在本地、CI 环境中的行为与互操作性。
- 在实际部署时,应确保服务器的传输通道与日志配置符合部署环境的安全策略与监控需求。
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使用注意
- MCP 服务器是面向 MCP 客户端的后端,客户端通过配置正确的启动命令与参数即可与服务器建立连接并进行上下文交互。
- 服务器应提供资源、工具与 Prompts 的完整入口,确保客户端在执行任务时有稳定的数据与能力支持。