ਇਹ MCP ਸਰਵਰ ਲਈ ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਹੈ
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਐਸਾ ਟੂਲ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ LLM ਨੂੰ ਮੌਕ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ:
this.mcpServer.tool(
'completion',
{
model: z.string(),
prompt: z.string(),
options: z.object({
temperature: z.number().optional(),
max_tokens: z.number().optional(),
stream: z.boolean().optional()
}).optional()
},
async ({ model, prompt, options }) => {
console.log(`Processing completion request for model: ${model}`);
// Validate model
if (!this.models.includes(model)) {
throw new Error(`Model ${model} not supported`);
}
// Emit event for monitoring/metrics
this.events.emit('request', {
type: 'completion',
model,
timestamp: new Date()
});
// In a real implementation, this would call an AI model
// Here we just echo back parts of the request with a mock response
const response = {
id: `mcp-resp-${Date.now()}`,
model,
text: `This is a response to: ${prompt.substring(0, 30)}...`,
usage: {
promptTokens: prompt.split(' ').length,
completionTokens: 20,
totalTokens: prompt.split(' ').length + 20
}
};
// Simulate network delay
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
// Emit completion event
this.events.emit('completion', {
model,
timestamp: new Date()
});
return {
content: [
{
type: 'text',
text: JSON.stringify(response)
}
]
};
}
);ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾਓ:
npm installnpm startਅਸਵੀਕਾਰੋਪਣ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਅਤ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਮਰਥਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।