StepWise MCP服务器使用说明

项目简介

StepWise 是一个用于 .NET 平台的代码优先、事件驱动的工作流框架。通过 StepWise，您可以轻松地定义、可视化和执行复杂的工作流程。StepWise MCP服务器功能允许您将 StepWise 工作流转化为符合 Model Context Protocol (MCP) 协议的服务端，从而为 LLM 应用提供结构化的上下文信息和外部功能调用能力。

主要功能点

工作流转 MCP 服务: 将 StepWise 中定义的工作流快速转换为 MCP 协议的服务，使得工作流中的步骤可以作为工具（Tools）被 LLM 客户端调用。
资源与工具管理: 通过工作流的步骤（Step）来管理和提供资源访问以及注册可执行的工具，方便 LLM 客户端获取上下文信息和调用外部功能。
Prompt 模板支持: 虽然仓库信息中没有直接提及 Prompt 模板，但 StepWise 框架的通用性意味着它可以支持定义和渲染 Prompt 模板，以实现定制化的 LLM 交互模式（具体实现可能需要用户自行扩展工作流）。
多种传输协议支持: StepWise MCP 服务器示例使用了 Stdio 传输协议，StepWise 框架本身也支持其他传输协议（如 SSE, WebSocket），为 MCP 客户端连接提供了灵活性。
会话管理与能力声明: StepWise 框架具备构建会话管理和能力声明的基础，虽然示例中没有显式展示，但在构建完整的 MCP 服务器时可以支持这些功能。

安装步骤

安装 .NET SDK: 确保您的开发环境已安装 .NET SDK (建议 .NET 7 或更高版本)。您可以从 https://dotnet.microsoft.com/download 下载并安装。
下载 StepWise 仓库: 从 GitHub 仓库 https://github.com/LittleLittleCloud/StepWise 克隆或下载源代码。
导航到示例目录: 在仓库根目录下，进入 'example/MCP/WeatherChat/WeatherServer' 目录。
运行服务器: 在 'WeatherServer' 目录下，打开命令行终端，执行以下命令以运行 MCP 服务器：
```
dotnet run
```
这将启动 StepWise MCP 服务器，默认使用 Stdio 传输协议。

服务器配置

MCP 服务器的配置主要体现在启动命令及其参数上，StepWise MCP 服务器示例的配置信息如下：

{
  "server name": "Weather Server",
  "transport": "Stdio",
  "command": "dotnet",
  "args": "run --project ../../../../WeatherServer --no-build"
}

参数说明:

server name: MCP 服务器的名称，客户端用于标识连接的服务器。
transport: 传输协议类型，这里使用 'Stdio' (标准输入输出)。
command: 启动 MCP 服务器的命令，这里使用 'dotnet' 运行 .NET 应用。
args: 传递给 'dotnet' 命令的参数，'run --project ../../../../WeatherServer --no-build' 指定了要运行的 'WeatherServer' 项目，'--no-build' 参数表示如果项目已生成则不重新生成。 '../../../../WeatherServer' 是相对于客户端项目 'example/MCP/WeatherChat/Client' 的 'WeatherServer' 项目路径。

MCP 客户端配置示例 (参考 'example/MCP/WeatherChat/Client/Program.cs'):

MCP 客户端需要配置上述 JSON 格式的信息，以便连接到 StepWise MCP 服务器。客户端代码中，配置信息被用于创建 'McpClient' 实例。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 按照 "安装步骤" 中的说明启动 StepWise MCP 服务器。
运行 MCP 客户端: 导航到 'example/MCP/WeatherChat/Client' 目录，打开命令行终端，执行 'dotnet run' 命令以运行 MCP 客户端。
客户端与服务器交互: 客户端启动后，会连接到 MCP 服务器，并列出服务器提供的工具。之后，您可以在客户端输入查询，客户端会将查询发送给 LLM (如 GPT-4o)，并利用 MCP 服务器提供的工具来增强 LLM 的能力，例如获取天气信息。

注意: 示例中的 'WeatherServer' 仅提供了一个简单的 'GetWeatherAsync' 工具，实际应用中您可以根据需求扩展工作流，添加更多步骤和工具，并通过 MCP 服务器暴露给 LLM 客户端使用。

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