Spark-MCP 服务器端

关键词

LLM上下文服务SSEJSON-RPC工具注册数据资源管理

使用说明（简明操作指南）

  • 项目简介

    • Spark-MCP 服务器是一套基于 MCP（Model Context Protocol）的后端服务，用于向 LLM 客户端暴露本地日历、天气、联系人等资源，并注册多种“工具”供 LLM 调用，以实现外部功能的扩展性。同时提供可渲染的 Prompt 模板，支持与 LLM 的交互对话场景。
    • 服务器通过 JSON-RPC 形式与客户端通信，支持多种传输方式，并实现会话管理与能力声明，便于扩展与安全控制。

  • 主要功能点

    • 资源与数据托管：将日历、天气、联系人等本地/远端资源以 MCP 资源的形式暴露给客户端，便于通过统一接口访问。
    • 工具注册与执行：注册天气、日历、日程等工具，LLM 可以通过 MCP 调用这些工具获取外部能力。
    • Prompt 模板渲染：定义和渲染 Prompt 模板，定制化 LLM 的对话模式与上下文提供方式。
    • 会话与能力声明：服务器端管理会话、能力声明，灵活扩展不同客户端能力。
    • 多传输协议：示例实现了 SSE（Server-Sent Events）传输（/sse 路径），并具备 WebSocket/StdIO 等扩展潜力。
    • 配置化启动与热更新：通过 mcp-config.yaml 配置服务器端口、数据源、工具参数等，支持环境变量覆盖。

  • 安装步骤

    • 通过 Go 工具安装 MCP 服务器端二进制（推荐）：
      • go install github.com/jovandeginste/spark-personal-assistant/cmd/mcp@latest
    • 在项目根目录创建并填写 mcp-config.yaml（示例默认配置，详见仓库 README 的 MCP 服务器部分）：
      • 端口配置、各数据源 API 地址、以及可选的 token、日历、联系人等数据源的访问设置。
    • 将所需的本地资源与工具依赖准备好（如日历、天气数据源、ICS、VCF、Markdown 文件等）。

  • 服务器配置（与 MCP 客户端通信前提）

    • MCP 服务器属于 MCP 客户端对等通信对象，客户端需要知道启动服务器的命令与参数以建立连接。以下为配置要点的描述（非代码表示）：
      • server_name（服务器名称）：spark-mcp-server
      • command（启动命令）：mcp
      • args（启动参数）：可选为空数组；实际部署时，请将运行环境配置为在当前工作目录有 mcp-config.yaml 配置文件，服务器将读取端口、数据源、工具设置等信息。
    • 备注：在本仓库中，MCP 服务器是通过内部实现实现的 SSE 服务端点（/sse）来提供 MCP 服务，默认通过 mcp-config.yaml 加载配置。因此客户端并不需要特定的命令行参数来传递配置，而是通过服务器启动后提供的接口进行交互。

  • 基本使用方法（步骤化）

    • 第一步：准备配置
      • 在项目根目录放置 mcp-config.yaml，按照需求配置端口、数据源、Token、日历/天气等工具参数。
    • 第二步：启动服务器
      • 使用系统环境或终端执行安装后的 mcp 二进制文件，确保当前目录有 mcp-config.yaml。
    • 第三步：客户端连接
      • MCP 客户端通过 JSON-RPC 调用连接到服务器，发送读取资源、调用工具、获取 Prompt 等请求，服务器响应相应结果。
    • 第四步：扩展与维护
      • 按需添加/注册新的工具、扩充资源，调整 mcp-config.yaml 配置，服务器将自动暴露新的能力给 LLM 客户端。

  • 运行与扩展注意事项

    • 服务器在代码中使用了 SSE 传输（/sse），也具备进一步扩展为 WebSocket 的潜力。
    • 资源与工具的注册是动态的，可在启动阶段通过注册函数将新工具暴露给 MCP 客户端。
    • 配置与安全：建议在生产环境中通过环境变量覆盖敏感信息（如 API Key、Token 等），并对不同客户端进行能力声明与访问控制。

服务器信息

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