Sentinel AI MCP 服务器实现

使用说明（简明、清晰，便于快速落地）

• 项目简介 Sentinel AI 的 MCP 服务器实现是一套后端服务，提供标准化的上下文服务能力，核心包括资源托管与访问、工具的注册与执行，以及提示模板的定义和渲染。服务器通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，支持会话管理、能力声明，以及对传输通道的支持，定位于为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务。

• 主要功能点

  • 资源管理：提供可被 LLM/客户端访问的资源数据入口，方便上下文聚合与查询。
  • 工具注册与执行：定义可调用的外部工具，并允许 MCP 客户端通过服务器触发工具执行。
  • Prompts 定义与渲染：支持可定制的 Prompt 模板，帮助统一/模板化 LLM 的交互模式。
  • JSON-RPC 通信：客户端与服务器通过 JSON-RPC 进行请求/响应交互，便于无缝整合。
  • 会话与能力声明：服务器端管理会话、能力梯度以及对外暴露的能力清单。
  • 多传输协议支持：设计目标是支持如 Stdio、SSE、WebSocket 等传输方式，提升适配性与实用性。

• 安装步骤

  • 克隆仓库并进入项目根目录。
  • 安装依赖（如有 dev 依赖，执行开发安装方式）。
  • 运行 MCP 服务器模块，通常方式是通过 Python 模块化启动：python -m sentinel.mcp_server。
  • 如需与 Claude Desktop/Claude Code 等 MCP 客户端对接，确保客户端按照 MCP 客户端配置对接服务器。

• 服务器配置（供 MCP 客户端使用的配置片段，JSON 格式，不包含服务器端代码） 说明：MCP 客户端需要该信息来连接到 Sentinel 的 MCP 服务器。包含服务器名称、启动命令及参数等，便于在客户端配置时引用。 { "server_name": "sentinel-ai", "command": "python", "args": ["-m", "sentinel.mcp_server"], "notes": "启动 Sentinel MCP 服务器以供 MCP 客户端连接。参数为客户端启动对接信息，便于在 Claude Desktop/Claude Code 等客户端进行 MCP 集成配置。" }

• 基本使用方法

  • 启动服务器后，MCP 客户端通过配置的 server_name、command 与 args 连接并发起 JSON-RPC 请求。
  • 客户端可以通过对象化的接口读取资源、注册/调用工具、获取和渲染 Prompt 模板等。
  • 服务器端负责处理会话、能力声明，并对传输协议进行协商，以实现安全、可扩展的上下文服务。

• 重要注意

  • MCP 客户端的实际使用会依赖具体的客户端实现与对接场景，请参考客户端的 MCP 配置指南确保对接正确完成。
  • 如需对接到 Claude Code/Claude Desktop 等环境，请确保客户端配置中引用了此 MCP 服务器提供的启动命令与参数。