Detta är ett JavaScript-exempel för en MCP-server
Här är ett exempel på en verktygsregistrering där vi registrerar ett verktyg som gör ett mock-anrop till en 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)
}
]
};
}
);Kör följande kommando:
npm installnpm startAnsvarsfriskrivning:
Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, var medveten om att automatiska översättningar kan innehålla fel eller oriktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess modersmål bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi är inte ansvariga för eventuella missförstånd eller misstolkningar som uppstår från användningen av denna översättning.