Skip to content

Latest commit

 

History

History
665 lines (526 loc) · 24.7 KB

README.md

File metadata and controls

665 lines (526 loc) · 24.7 KB

MCP Root Contexts

Root contexts zijn een fundamenteel concept binnen het Model Context Protocol en bieden een blijvende laag voor het bewaren van gespreksgeschiedenis en gedeelde status over meerdere verzoeken en sessies heen.

Introductie

In deze les gaan we onderzoeken hoe je root contexts kunt aanmaken, beheren en gebruiken in MCP.

Leerdoelen

Aan het einde van deze les kun je:

  • Het doel en de structuur van root contexts begrijpen
  • Root contexts aanmaken en beheren met behulp van MCP clientbibliotheken
  • Root contexts implementeren in .NET, Java, JavaScript en Python applicaties
  • Root contexts gebruiken voor meerstapsgesprekken en statusbeheer
  • Best practices toepassen voor het beheer van root contexts

Root Contexts begrijpen

Root contexts fungeren als containers die de geschiedenis en status bewaren voor een reeks gerelateerde interacties. Ze maken het mogelijk om:

  • Gesprek persistentie: Het behouden van samenhangende meerstapsgesprekken
  • Geheugenbeheer: Informatie opslaan en ophalen over meerdere interacties heen
  • Statusbeheer: Voortgang bijhouden in complexe workflows
  • Context delen: Meerdere clients toegang geven tot dezelfde gesprekstatus

In MCP hebben root contexts de volgende belangrijke kenmerken:

  • Elke root context heeft een unieke identifier.
  • Ze kunnen gespreksgeschiedenis, gebruikersvoorkeuren en andere metadata bevatten.
  • Ze kunnen worden aangemaakt, benaderd en gearchiveerd wanneer nodig.
  • Ze ondersteunen fijnmazige toegangscontrole en permissies.

Levenscyclus van Root Contexts

flowchart TD
    A[Create Root Context] --> B[Initialize with Metadata]
    B --> C[Send Requests with Context ID]
    C --> D[Update Context with Results]
    D --> C
    D --> E[Archive Context When Complete]
Loading

Werken met Root Contexts

Hier is een voorbeeld van hoe je root contexts kunt aanmaken en beheren.

C# Implementatie

// .NET Example: Root Context Management
using Microsoft.Mcp.Client;
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Generic;

public class RootContextExample
{
    private readonly IMcpClient _client;
    private readonly IRootContextManager _contextManager;
    
    public RootContextExample(IMcpClient client, IRootContextManager contextManager)
    {
        _client = client;
        _contextManager = contextManager;
    }
    
    public async Task DemonstrateRootContextAsync()
    {
        // 1. Create a new root context
        var contextResult = await _contextManager.CreateRootContextAsync(new RootContextCreateOptions
        {
            Name = "Customer Support Session",
            Metadata = new Dictionary<string, string>
            {
                ["CustomerName"] = "Acme Corporation",
                ["PriorityLevel"] = "High",
                ["Domain"] = "Cloud Services"
            }
        });
        
        string contextId = contextResult.ContextId;
        Console.WriteLine($"Created root context with ID: {contextId}");
        
        // 2. First interaction using the context
        var response1 = await _client.SendPromptAsync(
            "I'm having issues scaling my web service deployment in the cloud.", 
            new SendPromptOptions { RootContextId = contextId }
        );
        
        Console.WriteLine($"First response: {response1.GeneratedText}");
        
        // Second interaction - the model will have access to the previous conversation
        var response2 = await _client.SendPromptAsync(
            "Yes, we're using containerized deployments with Kubernetes.", 
            new SendPromptOptions { RootContextId = contextId }
        );
        
        Console.WriteLine($"Second response: {response2.GeneratedText}");
        
        // 3. Add metadata to the context based on conversation
        await _contextManager.UpdateContextMetadataAsync(contextId, new Dictionary<string, string>
        {
            ["TechnicalEnvironment"] = "Kubernetes",
            ["IssueType"] = "Scaling"
        });
        
        // 4. Get context information
        var contextInfo = await _contextManager.GetRootContextInfoAsync(contextId);
        
        Console.WriteLine("Context Information:");
        Console.WriteLine($"- Name: {contextInfo.Name}");
        Console.WriteLine($"- Created: {contextInfo.CreatedAt}");
        Console.WriteLine($"- Messages: {contextInfo.MessageCount}");
        
        // 5. When the conversation is complete, archive the context
        await _contextManager.ArchiveRootContextAsync(contextId);
        Console.WriteLine($"Archived context {contextId}");
    }
}

In bovenstaande code hebben we:

  1. Een root context aangemaakt voor een klantenservice sessie.
  2. Meerdere berichten binnen die context verzonden, zodat het model de status kan behouden.
  3. De context bijgewerkt met relevante metadata op basis van het gesprek.
  4. Contextinformatie opgehaald om de gespreksgeschiedenis te begrijpen.
  5. De context gearchiveerd toen het gesprek was afgerond.

Voorbeeld: Root Context Implementatie voor financiële analyse

In dit voorbeeld maken we een root context aan voor een financiële analysesessie, waarbij we laten zien hoe je de status over meerdere interacties kunt behouden.

Java Implementatie

// Java Example: Root Context Implementation
package com.example.mcp.contexts;

import com.mcp.client.McpClient;
import com.mcp.client.ContextManager;
import com.mcp.models.RootContext;
import com.mcp.models.McpResponse;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;

public class RootContextsDemo {
    private final McpClient client;
    private final ContextManager contextManager;
    
    public RootContextsDemo(String serverUrl) {
        this.client = new McpClient.Builder()
            .setServerUrl(serverUrl)
            .build();
            
        this.contextManager = new ContextManager(client);
    }
    
    public void demonstrateRootContext() throws Exception {
        // Create context metadata
        Map<String, String> metadata = new HashMap<>();
        metadata.put("projectName", "Financial Analysis");
        metadata.put("userRole", "Financial Analyst");
        metadata.put("dataSource", "Q1 2025 Financial Reports");
        
        // 1. Create a new root context
        RootContext context = contextManager.createRootContext("Financial Analysis Session", metadata);
        String contextId = context.getId();
        
        System.out.println("Created context: " + contextId);
        
        // 2. First interaction
        McpResponse response1 = client.sendPrompt(
            "Analyze the trends in Q1 financial data for our technology division",
            contextId
        );
        
        System.out.println("First response: " + response1.getGeneratedText());
        
        // 3. Update context with important information gained from response
        contextManager.addContextMetadata(contextId, 
            Map.of("identifiedTrend", "Increasing cloud infrastructure costs"));
        
        // Second interaction - using the same context
        McpResponse response2 = client.sendPrompt(
            "What's driving the increase in cloud infrastructure costs?",
            contextId
        );
        
        System.out.println("Second response: " + response2.getGeneratedText());
        
        // 4. Generate a summary of the analysis session
        McpResponse summaryResponse = client.sendPrompt(
            "Summarize our analysis of the technology division financials in 3-5 key points",
            contextId
        );
        
        // Store the summary in context metadata
        contextManager.addContextMetadata(contextId, 
            Map.of("analysisSummary", summaryResponse.getGeneratedText()));
            
        // Get updated context information
        RootContext updatedContext = contextManager.getRootContext(contextId);
        
        System.out.println("Context Information:");
        System.out.println("- Created: " + updatedContext.getCreatedAt());
        System.out.println("- Last Updated: " + updatedContext.getLastUpdatedAt());
        System.out.println("- Analysis Summary: " + 
            updatedContext.getMetadata().get("analysisSummary"));
            
        // 5. Archive context when done
        contextManager.archiveContext(contextId);
        System.out.println("Context archived");
    }
}

In bovenstaande code hebben we:

  1. Een root context aangemaakt voor een financiële analysesessie.
  2. Meerdere berichten binnen die context verzonden, zodat het model de status kan behouden.
  3. De context bijgewerkt met relevante metadata op basis van het gesprek.
  4. Een samenvatting van de analysesessie gegenereerd en opgeslagen in de contextmetadata.
  5. De context gearchiveerd toen het gesprek was afgerond.

Voorbeeld: Root Context Beheer

Het effectief beheren van root contexts is cruciaal voor het behouden van gespreksgeschiedenis en status. Hieronder staat een voorbeeld van hoe je root context beheer kunt implementeren.

JavaScript Implementatie

// JavaScript Example: Managing MCP Root Contexts
const { McpClient, RootContextManager } = require('@mcp/client');

class ContextSession {
  constructor(serverUrl, apiKey = null) {
    // Initialize the MCP client
    this.client = new McpClient({
      serverUrl,
      apiKey
    });
    
    // Initialize context manager
    this.contextManager = new RootContextManager(this.client);
  }
  
  /**
   * Create a new conversation context
   * @param {string} sessionName - Name of the conversation session
   * @param {Object} metadata - Additional metadata for the context
   * @returns {Promise<string>} - Context ID
   */
  async createConversationContext(sessionName, metadata = {}) {
    try {
      const contextResult = await this.contextManager.createRootContext({
        name: sessionName,
        metadata: {
          ...metadata,
          createdAt: new Date().toISOString(),
          status: 'active'
        }
      });
      
      console.log(`Created root context '${sessionName}' with ID: ${contextResult.id}`);
      return contextResult.id;
    } catch (error) {
      console.error('Error creating root context:', error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Send a message in an existing context
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @param {string} message - The user's message
   * @param {Object} options - Additional options
   * @returns {Promise<Object>} - Response data
   */
  async sendMessage(contextId, message, options = {}) {
    try {
      // Send the message using the specified context
      const response = await this.client.sendPrompt(message, {
        rootContextId: contextId,
        temperature: options.temperature || 0.7,
        allowedTools: options.allowedTools || []
      });
      
      // Optionally store important insights from the conversation
      if (options.storeInsights) {
        await this.storeConversationInsights(contextId, message, response.generatedText);
      }
      
      return {
        message: response.generatedText,
        toolCalls: response.toolCalls || [],
        contextId
      };
    } catch (error) {
      console.error(`Error sending message in context ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Store important insights from a conversation
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @param {string} userMessage - User's message
   * @param {string} aiResponse - AI's response
   */
  async storeConversationInsights(contextId, userMessage, aiResponse) {
    try {
      // Extract potential insights (in a real app, this would be more sophisticated)
      const combinedText = userMessage + "\n" + aiResponse;
      
      // Simple heuristic to identify potential insights
      const insightWords = ["important", "key point", "remember", "significant", "crucial"];
      
      const potentialInsights = combinedText
        .split(".")
        .filter(sentence => 
          insightWords.some(word => sentence.toLowerCase().includes(word))
        )
        .map(sentence => sentence.trim())
        .filter(sentence => sentence.length > 10);
      
      // Store insights in context metadata
      if (potentialInsights.length > 0) {
        const insights = {};
        potentialInsights.forEach((insight, index) => {
          insights[`insight_${Date.now()}_${index}`] = insight;
        });
        
        await this.contextManager.updateContextMetadata(contextId, insights);
        console.log(`Stored ${potentialInsights.length} insights in context ${contextId}`);
      }
    } catch (error) {
      console.warn('Error storing conversation insights:', error);
      // Non-critical error, so just log warning
    }
  }
  
  /**
   * Get summary information about a context
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @returns {Promise<Object>} - Context information
   */
  async getContextInfo(contextId) {
    try {
      const contextInfo = await this.contextManager.getContextInfo(contextId);
      
      return {
        id: contextInfo.id,
        name: contextInfo.name,
        created: new Date(contextInfo.createdAt).toLocaleString(),
        lastUpdated: new Date(contextInfo.lastUpdatedAt).toLocaleString(),
        messageCount: contextInfo.messageCount,
        metadata: contextInfo.metadata,
        status: contextInfo.status
      };
    } catch (error) {
      console.error(`Error getting context info for ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Generate a summary of the conversation in a context
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @returns {Promise<string>} - Generated summary
   */
  async generateContextSummary(contextId) {
    try {
      // Ask the model to generate a summary of the conversation so far
      const response = await this.client.sendPrompt(
        "Please summarize our conversation so far in 3-4 sentences, highlighting the main points discussed.",
        { rootContextId: contextId, temperature: 0.3 }
      );
      
      // Store the summary in context metadata
      await this.contextManager.updateContextMetadata(contextId, {
        conversationSummary: response.generatedText,
        summarizedAt: new Date().toISOString()
      });
      
      return response.generatedText;
    } catch (error) {
      console.error(`Error generating context summary for ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Archive a context when it's no longer needed
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @returns {Promise<Object>} - Result of the archive operation
   */
  async archiveContext(contextId) {
    try {
      // Generate a final summary before archiving
      const summary = await this.generateContextSummary(contextId);
      
      // Archive the context
      await this.contextManager.archiveContext(contextId);
      
      return {
        status: "archived",
        contextId,
        summary
      };
    } catch (error) {
      console.error(`Error archiving context ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
}

// Example usage
async function demonstrateContextSession() {
  const session = new ContextSession('https://mcp-server-example.com');
  
  try {
    // 1. Create a new context for a product support conversation
    const contextId = await session.createConversationContext(
      'Product Support - Database Performance',
      {
        customer: 'Globex Corporation',
        product: 'Enterprise Database',
        severity: 'Medium',
        supportAgent: 'AI Assistant'
      }
    );
    
    // 2. First message in the conversation
    const response1 = await session.sendMessage(
      contextId,
      "I'm experiencing slow query performance on our database cluster after the latest update.",
      { storeInsights: true }
    );
    console.log('Response 1:', response1.message);
    
    // Follow-up message in the same context
    const response2 = await session.sendMessage(
      contextId,
      "Yes, we've already checked the indexes and they seem to be properly configured.",
      { storeInsights: true }
    );
    console.log('Response 2:', response2.message);
    
    // 3. Get information about the context
    const contextInfo = await session.getContextInfo(contextId);
    console.log('Context Information:', contextInfo);
    
    // 4. Generate and display conversation summary
    const summary = await session.generateContextSummary(contextId);
    console.log('Conversation Summary:', summary);
    
    // 5. Archive the context when done
    const archiveResult = await session.archiveContext(contextId);
    console.log('Archive Result:', archiveResult);
    
    // 6. Handle any errors gracefully
  } catch (error) {
    console.error('Error in context session demonstration:', error);
  }
}

demonstrateContextSession();

In bovenstaande code hebben we:

  1. Een root context aangemaakt voor een productondersteuningsgesprek met de functie createConversationContext. In dit geval gaat de context over problemen met databaseprestaties.

  2. Meerdere berichten binnen die context verzonden, zodat het model de status kan behouden met de functie sendMessage. De berichten gaan over trage queryprestaties en indexconfiguratie.

  3. De context bijgewerkt met relevante metadata op basis van het gesprek.

  4. Een samenvatting van het gesprek gegenereerd en opgeslagen in de contextmetadata met de functie generateContextSummary.

  5. De context gearchiveerd toen het gesprek was afgerond met de functie archiveContext.

  6. Fouten op een nette manier afgehandeld om robuustheid te waarborgen.

Root Context voor Meerstapsassistentie

In dit voorbeeld maken we een root context aan voor een meerstapsassistentiesessie, waarbij we laten zien hoe je de status over meerdere interacties kunt behouden.

Python Implementatie

# Python Example: Root Context for Multi-Turn Assistance
import asyncio
from datetime import datetime
from mcp_client import McpClient, RootContextManager

class AssistantSession:
    def __init__(self, server_url, api_key=None):
        self.client = McpClient(server_url=server_url, api_key=api_key)
        self.context_manager = RootContextManager(self.client)
    
    async def create_session(self, name, user_info=None):
        """Create a new root context for an assistant session"""
        metadata = {
            "session_type": "assistant",
            "created_at": datetime.now().isoformat(),
        }
        
        # Add user information if provided
        if user_info:
            metadata.update({f"user_{k}": v for k, v in user_info.items()})
            
        # Create the root context
        context = await self.context_manager.create_root_context(name, metadata)
        return context.id
    
    async def send_message(self, context_id, message, tools=None):
        """Send a message within a root context"""
        # Create options with context ID
        options = {
            "root_context_id": context_id
        }
        
        # Add tools if specified
        if tools:
            options["allowed_tools"] = tools
        
        # Send the prompt within the context
        response = await self.client.send_prompt(message, options)
        
        # Update context metadata with conversation progress
        await self.context_manager.update_context_metadata(
            context_id,
            {
                f"message_{datetime.now().timestamp()}": message[:50] + "...",
                "last_interaction": datetime.now().isoformat()
            }
        )
        
        return response
    
    async def get_conversation_history(self, context_id):
        """Retrieve conversation history from a context"""
        context_info = await self.context_manager.get_context_info(context_id)
        messages = await self.client.get_context_messages(context_id)
        
        return {
            "context_info": context_info,
            "messages": messages
        }
    
    async def end_session(self, context_id):
        """End an assistant session by archiving the context"""
        # Generate a summary prompt first
        summary_response = await self.client.send_prompt(
            "Please summarize our conversation and any key points or decisions made.",
            {"root_context_id": context_id}
        )
        
        # Store summary in metadata
        await self.context_manager.update_context_metadata(
            context_id,
            {
                "summary": summary_response.generated_text,
                "ended_at": datetime.now().isoformat(),
                "status": "completed"
            }
        )
        
        # Archive the context
        await self.context_manager.archive_context(context_id)
        
        return {
            "status": "completed",
            "summary": summary_response.generated_text
        }

# Example usage
async def demo_assistant_session():
    assistant = AssistantSession("https://mcp-server-example.com")
    
    # 1. Create session
    context_id = await assistant.create_session(
        "Technical Support Session",
        {"name": "Alex", "technical_level": "advanced", "product": "Cloud Services"}
    )
    print(f"Created session with context ID: {context_id}")
    
    # 2. First interaction
    response1 = await assistant.send_message(
        context_id, 
        "I'm having trouble with the auto-scaling feature in your cloud platform.",
        ["documentation_search", "diagnostic_tool"]
    )
    print(f"Response 1: {response1.generated_text}")
    
    # Second interaction in the same context
    response2 = await assistant.send_message(
        context_id,
        "Yes, I've already checked the configuration settings you mentioned, but it's still not working."
    )
    print(f"Response 2: {response2.generated_text}")
    
    # 3. Get history
    history = await assistant.get_conversation_history(context_id)
    print(f"Session has {len(history['messages'])} messages")
    
    # 4. End session
    end_result = await assistant.end_session(context_id)
    print(f"Session ended with summary: {end_result['summary']}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(demo_assistant_session())

In bovenstaande code hebben we:

  1. Een root context aangemaakt voor een technische supportsessie met de functie create_session. De context bevat gebruikersinformatie zoals naam en technisch niveau.

  2. Meerdere berichten binnen die context verzonden, zodat het model de status kan behouden met de functie send_message. De berichten gaan over problemen met de auto-scaling functie.

  3. Gespreksgeschiedenis opgehaald met de functie get_conversation_history, die contextinformatie en berichten levert.

  4. De sessie beëindigd door de context te archiveren en een samenvatting te genereren met de functie end_session. De samenvatting bevat de belangrijkste punten uit het gesprek.

Best Practices voor Root Contexts

Hier zijn enkele best practices voor het effectief beheren van root contexts:

  • Maak gerichte contexts aan: Maak aparte root contexts voor verschillende gespreksonderwerpen of domeinen om overzicht te behouden.

  • Stel vervalbeleid in: Implementeer beleid om oude contexts te archiveren of te verwijderen om opslag te beheren en te voldoen aan bewaarbeleid.

  • Sla relevante metadata op: Gebruik contextmetadata om belangrijke informatie over het gesprek op te slaan die later nuttig kan zijn.

  • Gebruik context-ID’s consequent: Gebruik de ID van een context consistent voor alle gerelateerde verzoeken om continuïteit te waarborgen.

  • Genereer samenvattingen: Wanneer een context te groot wordt, overweeg dan samenvattingen te maken om essentiële informatie vast te leggen en de contextgrootte te beheersen.

  • Implementeer toegangscontrole: Voor systemen met meerdere gebruikers, zorg voor goede toegangscontrole om privacy en beveiliging van gesprekcontexts te waarborgen.

  • Houd rekening met contextlimieten: Wees bewust van de limieten in contextgrootte en implementeer strategieën voor het omgaan met zeer lange gesprekken.

  • Archiveer wanneer afgerond: Archiveer contexts wanneer gesprekken zijn afgerond om middelen vrij te maken en toch de gespreksgeschiedenis te bewaren.

Wat volgt

Disclaimer:
Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsdienst Co-op Translator. Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u er rekening mee te houden dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet als de gezaghebbende bron worden beschouwd. Voor cruciale informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.