Ini adalah contoh JavaScript untuk MCP Server
Berikut adalah contoh pendaftaran alat di mana kita mendaftarkan alat yang membuat panggilan tiruan kepada 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)
}
]
};
}
);Jalankan perintah berikut:
npm installnpm startPenafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI Co-op Translator. Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang berwibawa. Untuk maklumat kritikal, terjemahan manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini.