README.md

Приклад

Це приклад JavaScript для MCP Server

Ось приклад реєстрації інструменту, де ми реєструємо інструмент, який робить імітований виклик до 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)
        }
        ]
    };
    }
);

Встановлення

Виконайте наступну команду:

npm install

Запуск

npm start

Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.