Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
130 lines (90 loc) · 4.05 KB

README.md

File metadata and controls

130 lines (90 loc) · 4.05 KB

Model Context Protocol (MCP) Python-implementering

Dette repository indeholder en Python-implementering af Model Context Protocol (MCP), som viser, hvordan man opretter både en server- og en klientapplikation, der kommunikerer ved hjælp af MCP-standarden.

Oversigt

MCP-implementeringen består af to hovedkomponenter:

  1. MCP Server (server.py) - En server, der eksponerer:

    • Værktøjer: Funktioner, der kan kaldes eksternt
    • Ressourcer: Data, der kan hentes
    • Prompter: Skabeloner til at generere prompts til sprogmodeller

  2. MCP Klient (client.py) - En klientapplikation, der forbinder til serveren og bruger dens funktioner

Funktioner

Denne implementering demonstrerer flere centrale MCP-funktioner:

Værktøjer

  • completion - Genererer tekstfuldførelser fra AI-modeller (simuleret)
  • add - Enkel lommeregner, der lægger to tal sammen

Ressourcer

  • models:// - Returnerer information om tilgængelige AI-modeller
  • greeting://{name} - Returnerer en personlig hilsen til et givent navn

Prompter

  • review_code - Genererer en prompt til kodegennemgang

Installation

For at bruge denne MCP-implementering, installer de nødvendige pakker:

pip install mcp-server mcp-client

Kørsel af Server og Klient

Start af Server

Kør serveren i et terminalvindue:

python server.py

Serveren kan også køres i udviklingstilstand ved hjælp af MCP CLI:

mcp dev server.py

Eller installeres i Claude Desktop (hvis tilgængelig):

mcp install server.py

Kørsel af Klient

Kør klienten i et andet terminalvindue:

python client.py

Dette vil forbinde til serveren og demonstrere alle tilgængelige funktioner.

Klientbrug

Klienten (client.py) demonstrerer alle MCP-funktionaliteter:

python client.py

Dette vil forbinde til serveren og afprøve alle funktioner, inklusive værktøjer, ressourcer og prompter. Outputtet vil vise:

  1. Resultat fra lommeregner-værktøjet (5 + 7 = 12)
  2. Svar fra completion-værktøjet på "What is the meaning of life?"
  3. Liste over tilgængelige AI-modeller
  4. Personlig hilsen til "MCP Explorer"
  5. Skabelon til kodegennemgangsprompt

Implementeringsdetaljer

Serveren er implementeret ved hjælp af FastMCP API’en, som tilbyder højniveau-abstraktioner til at definere MCP-tjenester. Her er et forenklet eksempel på, hvordan værktøjer defineres:

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together
    
    Args:
        a: First number
        b: Second number
    
    Returns:
        The sum of the two numbers
    """
    logger.info(f"Adding {a} and {b}")
    return a + b

Klienten bruger MCP-klientbiblioteket til at forbinde til og kalde serveren:

async with stdio_client(server_params) as (reader, writer):
    async with ClientSession(reader, writer) as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool("add", arguments={"a": 5, "b": 7})

Lær Mere

For mere information om MCP, besøg: https://modelcontextprotocol.io/

Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten Co-op Translator. Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, bedes du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det oprindelige dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse.