Model Context Protocol (MCP) 및 AI SDK 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 교량 패키지는 MCP 서버와 AI 모델 간의 효율적인 통신 및 도구 실행을 가능하게 합니다.

특징

• MCP 서버와 AI SDK의 원활한 통합
• 다양한 MCP 서버 유형 지원 (Node.js, Python, UVX)
• 독립적 인 구성과 멀티 서버 지원
• mcp.config.json을 통한 유연한 구성
• TypeScript 지원
• Robust 오류 처리 및 로깅
• 툴 실행을 위한 Easy-to-use API

설치

빠른 시작

1. 프로젝트 루트의 mcp.config.json 파일 만들기:

2. 당신의 부호에 있는 교량을 수입하고 사용하십시오:

구성

mcp.config.json 파일은 여러 서버와 통신 모드를 지원합니다. 각 서버는 독립적으로 구성될 수 있습니다.

서버 구성 예제:

트위터 MCP 서버

Firecrawl 서버

SSE 서버

서버 모드

교량은 다른 커뮤니케이션 형태를 지원합니다:

1.stdio 모드 (기본값)

• 표준 입력/출력을 통한 직접 통신
• 간단한 통합 및 로컬 개발을위한 최고의
• 낮은 대기시간 및 최소 설정 필요

2. 명세.

AISDK MCP Bridge

A bridge package that enables seamless integration between the Model Context Protocol (MCP) and AI SDK, allowing for efficient communication and tool execution between MCP servers and AI models.

Features

• Seamless integration between MCP servers and AI SDK
• Support for various MCP server types (Node.js, Python, UVX)
• Multi-server support with independent configuration
• Flexible configuration through mcp.config.json
• TypeScript support with full type definitions
• Robust error handling and logging
• Easy-to-use API for tool execution

Installation

npm install aisdk-mcp-bridge

Quick Start

1. Create an mcp.config.json file in your project root:

{
  "mcpServers": {
    "twitter-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@enescinar/twitter-mcp"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-twitter-api-key",
        "API_SECRET_KEY": "your-twitter-api-secret",
        "ACCESS_TOKEN": "your-twitter-access-token",
        "ACCESS_TOKEN_SECRET": "your-twitter-access-token-secret"
      }
    },
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-firecrawl"],
      "env": {
        "FIRE_CRAWL_API_KEY": "your-firecrawl-api-key",
        "FIRE_CRAWL_API_URL": "https://api.firecrawl.com"
      }
    }
  }
}

2. Import and use the bridge in your code:

import { generateText } from 'ai';
import { google } from '@ai-sdk/google';
import { getMcpTools, cleanupMcp, initializeMcp } from 'aisdk-mcp-bridge';
import dotenv from 'dotenv';
dotenv.config();

async function main() {
  try {
    // Initialize MCP
    await initializeMcp({ debug: true });

    // Get tools from all servers
    const allTools = await getMcpTools({ debug: true });

    // Or get tools from a specific server
    const twitterTools = await getMcpTools({
      debug: true,
      serverName: 'twitter-mcp',
    });

    // Use tools with AI SDK
    const result = await generateText({
      model: google('gemini-1.5-pro'),
      messages: [
        {
          role: 'system',
          content:
            'You are an AI assistant that uses various tools to help users.',
        },
        {
          role: 'user',
          content: 'Your task description here',
        },
      ],
      tools: twitterTools, // or allTools for all available tools
    });

    console.log('Result:', result.text);
  } finally {
    // Clean up resources
    await cleanupMcp();
  }
}

main().catch(error => {
  console.error('Error:', error);
  process.exit(1);
});

Configuration

The mcp.config.json file supports multiple servers and communication modes. Each server can be configured independently.

Server Configuration Examples:

Twitter MCP Server

{