Skip to content

Latest commit

 

History

History
92 lines (77 loc) · 2.71 KB

File metadata and controls

92 lines (77 loc) · 2.71 KB

Sample

Ito ay isang halimbawa ng JavaScript para sa isang MCP Server

Narito ang isang halimbawa ng pagpaparehistro ng tool kung saan nagrerehistro tayo ng tool na gumagawa ng mock call sa isang LLM:

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)
        }
        ]
    };
    }
);

Install

Patakbuhin ang sumusunod na utos:

npm install

Run

npm start

Paalala:
Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na Co-op Translator. Bagamat nagsusumikap kami para sa katumpakan, pakatandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o di-tumpak na impormasyon. Ang orihinal na dokumento sa kanyang sariling wika ang dapat ituring na pangunahing sanggunian. Para sa mahahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na maaaring magmula sa paggamit ng pagsasaling ito.