Skip to content

Latest commit

 

History

History
92 lines (77 loc) · 2.82 KB

File metadata and controls

92 lines (77 loc) · 2.82 KB

Mẫu

Đây là một mẫu JavaScript cho MCP Server

Dưới đây là một ví dụ về đăng ký công cụ, nơi chúng ta đăng ký một công cụ thực hiện một cuộc gọi giả định 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)
        }
        ]
    };
    }
);

Cài đặt

Chạy lệnh sau:

npm install

Chạy

npm start

Tuyên 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 bản địa nên được coi là nguồn đáng tin cậy. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp của con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.