Model Context Provider (MCP)

Model Context Provider 是一個創新的 AI 開發工具，專門設計用於增強大型語言模型（LLMs）的上下文理解和工具使用能力。它提供了一個統一的介面，讓開發者能夠更有效地管理和使用各種 AI 模型及其相關工具。

什麼是 MCP？

MCP 的核心理念是「上下文增強」和「工具協調」。它通過以下方式來實現這一目標：

1. 上下文管理

2. 工具整合

3. 模型協調

主要特點

1. 智能上下文處理

• 自動管理上下文長度
• 智能摘要和重要信息保留
• 動態調整提示策略

2. 強大的工具生態

• 內建多種開發工具
• 可擴展的工具介面
• 自動工具鏈組合

3. 開發者友好

• RESTful API
• 圖形化介面
• 完整的開發文檔
• 豐富的示例

4. 企業級特性

• 高可用性設計
• 安全性控制
• 使用量監控
• 日誌追蹤

應用場景

1. 軟體開發

• 代碼審查和重構
• API 文檔生成
• 測試用例生成
• 除錯協助

2. 知識管理

• 文檔分析和總結
• 知識庫建立
• 資訊檢索和組織

3. 工作流自動化

• 自動化腳本生成
• 工作流程優化
• 任務協調

4. 研究與分析

• 數據分析
• 文獻研究
• 報告生成

安裝需求

安裝 UV

pip install uv

安裝依賴

uv pip install fastapi uvicorn gradio google-generativeai ollama

重新同步依賴項

uv sync

設定 API 金鑰

OpenAI

SET OPENAI_API_KEY='your-api-key'

Anthropic (選用)

SET ANTHROPIC_API_KEY='your-api-key'

Google (選用)

SET GOOGLE_API_KEY='your-api-key'

Ollama (選用)

SET OLLAMA_HOST='http://localhost:11434'

使用方式

1. FastAPI Web 介面

啟動 Web API 伺服器：

python -m mcpcli.web --openai-key sk-xxx... --anthropic-key sk-ant-xxx... --google-key xxx...

命令列參數

• --openai-key 指定 `OpenAI API` 金鑰
• --anthropic-key 指定 `Anthropic API` 金鑰
• --google-key 指定 `Google API` 金鑰

伺服器將在 `http://localhost:7860` 啟動，你可以使用 Swagger UI（`http://localhost:7860/docs`）來測試 API。

主要 API 端點：

• `/connect/{server_name}` - 連接到指定伺服器
• `/chat` - 發送聊天訊息
• `/tools` - 列出可用工具
• `/resources` - 列出可用資源
• `/prompts` - 列出可用提示

2. Gradio 圖形介面

啟動 Gradio 介面：

python -m mcpcli.web.gradio_app --openai-key sk-xxx... --anthropic-key sk-ant-xxx... --google-key xxx...  --port 8082

命令列參數

• --openai-key 指定 `OpenAI API` 金鑰
• --anthropic-key 指定 `Anthropic API` 金鑰
• --google-key 指定 `Google API` 金鑰
• --port 指定 `Gradio` 端口，預設為 `8082`

介面將在 `http://localhost:8082` 啟動，你可以使用圖形化介面來與模型互動。

使用步驟：

1. 連接伺服器：

2. 配置 AI 設定：

3. 開始對話：

3. cli介面

使用python執行

python -m mcpcli.cli --server github --provider ollama --model llama3.2 --openai-key sk-xxx... --anthropic-key sk-ant-xxx... --google-key xxx...

使用uv執行

uv run mcp-cli --server github --provider ollama --model llama3.2

命令列參數

• --server 指定伺服器名稱，預設為`github`
• --host 指定伺服器主機，預設為`127.0.0.1`
• --port 指定伺服器端口，預設為`8765`
• --openai-key 指定 `OpenAI API` 金鑰
• --anthropic-key 指定 `Anthropic API` 金鑰
• --google-key 指定 `Google API` 金鑰
• --provider 指定 AI 提供者(openai, anthropic, google, ollama)，預設為 `openai`
• --model 指定`模型名稱`
• --config-file 指定配置文件路徑，預設為`server_config.json`

常見問題解決

1. 連接錯誤：

2. API 金鑰相關：

3. 工具調用失敗：

開發者指南

添加新的 AI 提供者

1. 在 `llm_client.py` 中添加新的提供者支援

2. 更新 Gradio 介面中的提供者選項

3. 確保正確處理新提供者的 API 響應

自定義工具

1. 在工具配置文件中添加新工具定義

2. 實現工具的具體功能

3. 更新工具文檔

注意事項

• API 金鑰安全：請勿在公共環境中暴露你的 API 金鑰
• 資源使用：注意監控 API 使用量，避免超出限額
• 錯誤處理：建議實作錯誤重試機制
• 日誌記錄：保持適當的日誌級別以便排查問題

貢獻指南

歡迎提交 Pull Request 來改進這個專案！請確保：

1. 代碼符合 PEP 8 規範

2. 添加適當的測試用例

3. 更新相關文檔

4. 提供清晰的提交信息

授權

本專案採用 MIT 授權條款 - 詳見 LICENSE 文件