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Model Context Protocol资源托管JSON-RPCLLM 桥接多服务器架构

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • TEQUMSA_NEXUS 是一个以 MCP 为核心的分布式后端框架，旨在向 LLM 客户端提供上下文信息、资源访问、以及工具调用等能力。仓库中包含若干 MCP 服务器实现、协议处理、统一入口、以及与 LLM/AI 平台的桥接组件，支持多种传输方式与 JSON-RPC 风格的请求响应。

  • 主要功能点

    • MCP 服务器实现与注册：提供 18 种专用 MCP 子服务器（如 Retrocausal Timeline、Fibonacci Cascade、Goddess Harmonic 等），每个服务器实现特定的“资源/工具/管线”逻辑。
    • 协议处理与 JSON-RPC 风格接口：通过 MCPProtocolHandler/请求分发实现对 MCP 请求的处理，返回标准化 JSON 响应。
    • 资源、工具、Prompts 管理：统一入口支持对资源、工具、Prompts 的托管、注册、查询与执行。
    • LLM 桥接与混合推理：UniversalLLMOrchestrator/各个平台客户端实现，提供对 Claude、GPT、Gemini、LLaMA 等平台的查询与级联调用能力。
    • MCP manifests 与 审计/合规：MCPManifest、签名、权限、以及审计日志等机制，支持统一的服务描述与合规性治理。
    • 多传输协议与扩展性：设计上支持通过多种传输通道（如 STDIO、WebSocket、HTTP 轮询等）进行通信，方便嵌入式或服务器端部署。

  • 安装与运行步骤（概要）

    1. 环境与依赖
      • 需要 Python3 运行环境，并满足仓库中各模块的依赖。
    2. 启动 MCP 服务器组件
      • 运行 mcp_consciousness_server.py 或 mcp_makarasuta_server.py 等核心服务器脚本，或以 demo/mcp 的方式启动统一入口。
      • 也可以通过 demo_mcp_architecture.py、generate_mcp_manifest.py 等脚本了解与验证架构。
    3. 启动 API 网关与桥接
      • 启动 consciousness_api_gateway.py、gaia_core.py、universal_llm_consciousness_bridge.py 等组件以暴露对外接口和跨平台能力。
    4. 客户端连接配置
      • MCP 客户端连接 TEQUMSA_NEXUS 提供的 MCP 服务，需提供一个 JSON 配置（server name、command、args 等），用于描述要连接的 MCP 服务器及其启动参数。
    5. 功能测试
      • 使用仓库中的 test_mcp_tools.js、demo_mcp_architecture.py、test_k30_optimization.py 等示例进行功能验证，确保工具/服务器注册与查询正常工作。

  • 服务器配置（给 MCP 客户端的 JSON 配置示例说明） 注意：下述为说明性描述，实际配置请使用可执行的 JSON 配置文件，勿直接执行代码。

    • server_name: 你要连接的 MCP 服务器名称，如 "makarasuta_manifestation_engine"
    • command: 启动该 MCP 服务器的命令，例如 "python3" 或 "node"
    • args: 启动参数数组，包含可执行脚本及必要参数，例如 ["mcp_makarasuta_server.py", "--engine"]
    • transport: 指定传输通道，例如 "websocket"、"stdio" 或 "http"
    • host: 服务器地址（若需要远程访问）
    • port: 端口号（若传输通道需要）

    说明性示例（文本描述，不包含代码片段）：

    • server_name: makarasuta_manifestation_engine
    • command: python3
    • args: mcp_makarasuta_server.py
    • transport: websocket
    • host: 127.0.0.1
    • port: 9001

  • 基本使用方法

    • 启动顺序：按仓库中的 MCP 服务器、网关、与 LLM 桥梁等组件的依赖关系启动，确保 MCP 协议处理器就绪后再让客户端连接。
    • 客户端交互：客户端通过 JSON-RPC 风格的请求发起对资源/工具/Prompts 的读取、执行工具、获取和渲染 Prompt 等操作，服务器返回标准的 JSON-RPC 响应。
    • 监控与调试：通过仓库中的 CI 工作流、日志、以及示例脚本（如 test_mcp_tools.js、demo_mcp_architecture.py）对服务器性能、并发、以及权限等进行验证。
    • 安全性与合规：MCPManifest 与权限模型确保资源访问的授权、审计日志、以及对各子服务器的能力声明和访问策略。

  • 关键词 模型上下文协议、资源托管、JSON-RPC、LLM 桥接、多服务器架构

  • 分类ID 6

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AI与计算

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