使用说明与部署要点（以帮助开发者快速上手，并了解核心能力与配置方式）：

• 项目简介 ToolWeaver MCP Server 是面向 LLM 客户端的后端服务，负责托管和管理资源（Resources）、注册并执行 Tools、以及定义与渲染 Prompt 模板，提供可扩展的上下文服务框架。服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理与能力声明，并可通过多种传输协议进行数据传输和交互。
• 主要功能点
  • 资源与工具持久化管理：托管可被 LLM 调用的资源、工具及其元数据，提供安全的访问和版本控制。
  • 工具注册与执行：支持 MCP Worker/Function/Code 的注册与执行，并可通过沙箱或受限环境执行外部任务。
  • Prompt 模板渲染与管理：提供可定制的 Prompt 模板，按需渲染以引导 LLM 的对话与任务执行。
  • JSON-RPC 通信：基于 JSON-RPC 的请求/响应模式，便于 LLM 客户端与 MCP 服务器交互。
  • 会话与能力声明：管理对话会话、能力边界（如支持的工具、模型、传输协议等）。
  • 多传输协议支持：提供 Stdio、SSE、WebSocket 等多种传输通道，提升集成灵活性与安全性。
  • 安全与监控：内置沙箱、输入输出校验、错误处理与监控扩展，便于生产环境部署。
  • 插件与扩展：具备插件化能力，方便接入额外的工具源、工具搜索与缓存策略。
• 安装步骤
  1. 获取代码：从 GitHub 克隆 ToolWeaver 仓库，或直接下载源码包。
  2. 安装依赖：使用推荐的包管理工具安装所需依赖（如 pyproject.toml/requirements.txt 中列出的依赖）。
  3. 安装方式选择：可以直接安装源代码的开发模式（editable）以便调试与扩展，或安装打包后的发行版本以投入生产。
  4. 配置环境变量（如需要对接外部服务、日志、缓存等）。
  5. 运行 MCP 服务器：按照部署文档启动 MCP 服务器进程，确保监听端口可访问。
• 服务器配置（MCP 客户端所需 JSON 配置示例） 说明：MCP 客户端需要配置的 JSON 信息用于与 MCP 服务器建立连接与协作。配置包含服务器名称、启动命令及参数等字段，用于在不同环境下定位与启动 MCP 服务器。以下为示例字段及含义（非代码块展示，便于阅读理解）：
  • server_name: ToolWeaver MCP Server 的唯一标识，例如 "toolweaver-mcp".
  • command: MCP 服务器启动的命令数组，例如 ["python", "-m", "toolweaver.mcp_server"]。
  • args: 启动参数列表，包含主机、端口、传输协议等配置项，例如 ["--host=0.0.0.0", "--port=8000", "--transport=websocket"]。
  • description: 服务器的简要描述，便于在多服务器环境中快速辨识。
  • environment: (可选) 环境变量设定，用于服务器运行时的行为配置。 注：实际使用中，请将以上字段按 JSON 语法组织，确保与客户端连接信息一致。MCP 客户端无需在此处暴露实现细节，但需有准确的 server_name、command 与 args，以便正确启动并连接 MCP 服务器。
• 基本使用方法
  • 启动与连接
    1. 启动 ToolWeaver MCP Server（示例：使用 CLI 启动命令，如 toolweaver.mcp_server 的入口）。
    2. 在 MCP 客户端配置中填写服务器信息（如 server_name、command、args），确保客户端能够通过 JSON-RPC 与 MCP 服务器进行资源读取、工具调用、Prompt 获取等操作。
  • 运行与监控
    • 客户端通过 MCP 服务器提供的接口请求资源、调用工具、获取与渲染 Prompt 模板。
    • 服务器端负责执行策略、会话管理、能力声明、以及对外部工具/插件的访问控制。
  • 安全性与扩展
    • 使用沙箱执行外部代码、严格的输入输出校验、日志与审计、以及可插拔的缓存与缓存策略。
    • 支持基于插件的工具扩展，便于动态发现与注册新的 Tools/Resources。