LLM Agent의 Model Context Protocol (MCP) 클라이언트의 TypeScript 구현.

설치

특징

• MCP 사양의 전체 구현
• stdio와 HTTP+SSE 수송 둘 다를 위한 지원
• 내장 MCP 서버 프로세스 관리
• Claude의 기본 도구와 통합
• 유형 안전 API
• 이벤트 기반 건축
• Promise 기반 async/await API
• 모든 MCP 운영 지원:
• 자료
• 도구
• 프롬츠
• 샘플링

사용법

MCP 서버 사용

MCP 클라이언트를 사용하는 가장 일반적인 방법은 npx를 통해 표준 MCP 서버입니다. 구성 파일 생성 (mcp-config.json):

그런 다음 MCPConnectionManager를 사용하여 서버에 연결하십시오.

Claude와 통합

클라이언트는 Claude의 기본 도구 호출과 완벽하게 작동하도록 설계되었습니다.

저수준 사용법

더 많은 컨트롤이 필요한 경우, 직접 클라이언트를 사용할 수 있습니다.

유효한 MCP 서버

npx를 통해 제공되는 일반적인 MPC 서버:

• @modelcontextprotocol/server-memory - 지식 그래프 작업
• @modelcontextprotocol/server-filesystem - 파일 시스템 운영
• @modelcontextprotocol/server-brave-search - 웹 검색 기능

MCP Client

A TypeScript implementation of a Model Context Protocol (MCP) client for LLM agents.

Installation

npm install mcp-client

Features

• Full implementation of the MCP specification
• Support for both stdio and HTTP+SSE transports
• Built-in MCP server process management
• Integration with Claude’s native tool calling
• Type-safe API
• Event-based architecture
• Promise-based async/await API
• Support for all MCP operations:
  • Resources
  • Tools
  • Prompts
  • Sampling

Usage

Using with MCP Servers

The most common way to use MCP Client is with standard MCP servers via npx. Create a configuration file (mcp-config.json):

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ]
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/allowed/directory"
      ]
    },
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Then use the MCPConnectionManager to connect to your servers:

import { MCPConnectionManager } from 'mcp-client';

const manager = new MCPConnectionManager();
await manager.initialize('./mcp-config.json');

// Get clients for specific servers
const memoryClient = manager.getClient('memory');
const fsClient = manager.getClient('filesystem');

// Use tools from the servers
const memoryTools = await memoryClient?.listTools();
const fsTools = await fsClient?.listTools();

// Clean up when done
await manager.cleanup();

Integration with Claude

The client is designed to work seamlessly with Claude’s native tool calling:

import { Anthropic } from '@anthropic-ai/sdk';
import { MCPConnectionManager } from 'mcp-client';

// Initialize Claude and MCP
const anthropic = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY });
const manager = new MCPConnectionManager();
await manager.initialize('./mcp-config.json');

// Get a client
const memoryClient = manager.getClient('memory');
const tools = await memoryClient?.listTools();

// Use with Claude
const response = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-3-sonnet-20240229',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'your prompt' }],
  tools: tools?.map(tool => ({
    name: tool.name,
    description: tool.description || '',
    parameters: tool.inputSchema
  }))
});

// Handle tool calls
if (!response.content[0].text && response.content[0].type === 'tool_call') {
  const toolCall = response.content[0].tool_calls[0];
  const result = await memoryClient?.callTool(
    toolCall.name,
    toolCall.parameters
  );
  // Send result back to Claude...
}

Low-level Usage

If you need more control, you can use the client directly: