Đây là một mẫu JavaScript cho MCP Server
Dưới đây là ví dụ về đăng ký công cụ, nơi chúng ta đăng ký một công cụ thực hiện cuộc gọi giả lập đến 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)
}
]
};
}
);Chạy lệnh sau:
npm installnpm startTuyên bố từ chối trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc của nó nên được coi là nguồn chính xác và đáng tin cậy. Đối với các thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp do con người thực hiện. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu lầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.