Sentinel AI - MCP 服务器实现

关键词

资源管理工具执行JSON-RPC上下文服务弹性扩展

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • Sentinel AI 提供一个 MCP 服务器实现，负责暴露资源、工具与提示模板等能力，供 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Claude Code 等）通过统一的 JSON-RPC 调用获取上下文信息、进行工具调用、获取提示模板等操作。

  • 主要功能点

    • 资源与数据访问：托管并管理可供 LLM 使用的资源和数据访问能力。
    • 工具注册与执行：注册工具并支持客户端通过 MCP 调用执行外部功能。
    • Prompt 模板定义与渲染：定义并渲染可自定义的 Prompt 模板，方便 LLM 交互模式定制。
    • JSON-RPC 通信：服务器端通过标准的 JSON-RPC 协议与 MCP 客户端通信，处理请求并返回响应。
    • 会话与能力管理：管理会话、声明能力，以及对不同传输协议的支持。
    • 多传输协议支持（示例）：如 Std IO、SSE、WebSocket 等，提升与不同客户端的兼容性。
    • 安全性与扩展性：为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务框架。

  • 安装步骤

    • 直接从仓库获取源码并安装依赖，确保 Python 3.10+ 环境可用。
    • 使用本仓库的 MCP 相关模块来运行 MCP 服务器，通常会通过 Python 命令启动，例如 python -m sentinel.mcp_server（具体启动方式以仓库提供的入口为准）。

  • 服务器配置（MCP 客户端配置说明） 说明：MCP 客户端需要的配置是用于指示客户端如何启动并连接到 MCP 服务器的配置。以下为可参考的配置要素（以 JSON 表示，客户端通常只需要了解服务器标识、启动命令与参数等信息，不需要额外的客户端代码实现）：

    • server_name: sentinel-ai
    • command: python
    • args: ["-m", "sentinel.mcp_server"] 说明：server_name 为 MCP 服务在客户端配置中的唯一标识，command 为启动 MCP 服务器的可执行程序，args 为启动参数数组。

  • 基本使用方法

    • 启动 MCP 服务器后，MCP 客户端通过 JSON-RPC 调用向服务器提交请求，例如读取资源、调用工具、获取 Prompt 等。
    • 服务器返回标准的 JSON-RPC 响应或发送通知，具体请求路径与参数格式遵循 MCP 协议规范。
    • 服务器端负责维护会话上下文、能力声明，以及根据需要支持多种传输协议以提升交互性能与安全性。

  • 运行要点

    • 确保 Python 环境、依赖库完整，遵循仓库中的开发/测试指引进行运行与验证。
    • 如需对 MCP 客户端进行配置，请参考上面的配置字段与示例注释。

  • 备注

    • 本描述基于仓库中的 MCP 服务器实现及相关测试用例推断整理，实际使用应结合仓库内 mcp_server 模块的具体实现细节与入口点。

服务器信息

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