Skylos MCP 服务器实现

使用说明（Markdown 格式）如下：

• 项目简介

  • Skylos 的 MCP 服务器实现基于 Model Context Protocol（MCP），提供一个后端服务，用于向大型语言模型（LLM）客户端提供统一的上下文信息和能力。核心功能包括管理 Resources（数据资源）、注册并执行 Tools（外部功能，如 dead code 分析、漏洞检测等）、定义与渲染 Prompt 模板，使用 JSON-RPC 与客户端通信，并支持会话管理、能力声明与多种传输协议。

• 主要功能点

  • 资源管理（Resources）：托管、查询和访问分析所需的数据资源与结果。
  • 工具注册与执行（Tools）：注册可调用的分析工具，LLM 客户端可通过 MCP 调用外部功能。
  • Prompt 模板（Prompts）：定义并渲染用于与 LLM 交互的提示模板，支持自定义交互模式。
  • JSON-RPC 通信：服务器以 JSON-RPC 风格处理请求与响应，适配 LLM 客户端的调用方式。
  • 会话与能力管理：会话管理、能力声明，以及对不同客户端能力的适配。
  • 多传输协议支持：提供 Stdio、SSE、WebSocket 等传输方案，满足不同场景的通信需求。
  • 安全与可扩展性：通过中间件、鉴权与可扩展的插件系统，为后续功能扩展留出空间。

• 安装步骤

  • 从仓库安装 Skylos 的 MCP 服务器组件（通常通过 Python 包管理器安装，或从源代码安装）。安装完成后即可通过命令启动 MCP 服务器模块。
  • 运行 MCP 服务器：
    • 使用命令启动 MCP 服务器模块，通常形式为启动一个 Python 模块，使其对外暴露 MCP 接口与 JSON-RPC 服务。
  • 与 Claude Desktop 等 MCP 客户端连接：
    • 在 Claude Desktop 的配置中添加一个 MCP 服务器条目，指向 Skylos 的 MCP 服务器命令与参数（下方给出示例的 JSON 配置）。
  • 通过 MCP 客户端调用
    • 客户端可以通过 MCP 调用 analyze、security_scan、quality_check、remediate 等工具，以及通过资源访问数据与 Prompts。

• 服务器配置（MCP 客户端配置示例，JSON 格式） 注：以下配置示例用于 MCP 客户端配置，描述服务器端名称、启动命令与参数。实际使用中请将名称改为你的部署名称，并确保命令与参数能在运行环境中正确执行。 { "name": "skylos", "command": "python", "args": ["-m", "skylos_mcp.server"] } 注释说明：

  • name: MCP 服务器在客户端侧显示的名称，便于区分和管理。
  • command: 启动 MCP 服务器的可执行命令，通常为 python。
  • args: 启动命令的参数，一般包括进入的模块路径，例如 -m skylos_mcp.server；如需额外配置，请根据部署实际情况调整。

• 基本使用方法

  • 启动后，MCP 服务器将对外暴露 JSON-RPC 接口，MCP 客户端可通过该接口请求数据资源、执行工具、获取 Prompt 模板等。
  • 客户端请求示例（简述，不含代码块）：
    • 读取资源：请求服务器返回可用的资源及其元数据。
    • 调用工具：向服务器注册的工具发起调用，服务器执行并返回结果。
    • 获取或渲染 Prompt：请求相应的提示模板，并在客户端进行渲染或对话轮次中使用。
  • 服务器可通过不同传输协议与客户端进行交互（如以 JSON-RPC 在 HTTP/WebSocket，或通过 Stdio 等本地传输方式）。

• 注意事项

  • MCP 服务端的具体端点、请求格式、错误处理逻辑以 MCP 规范实现为准，确保 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端能够正确识别与调用。
  • 根据部署选择合适的传输协议与安全中间件，确保资源与工具的访问控制。

• 与 Skylos 的集成要点

  • MCP 服务端与 Skylos 的分析能力、资源、工具、Prompts 的集成设计，便于人工智能助手直接在代码库上执行分析、触发修复流程、渲染上下文模板等。