kyopark2014/mcp
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
Он показывает, как использовать модель-контекст-протокол.
Обзор
MCP (Model Context Protocol) быстро распространяется с основным интерфейсом, который генерирует приложения ИИ, использующие внешние данные. В ноябре 2024 года был запущен проект с открытым исходным кодом Anthropic, который в настоящее время поддерживается Cursor и OpenAI. Здесь мы объясним, как приложение, созданное LangGraph, использует MCP с LangChain. RAG реализован в качестве базы знаний, полностью управляемого сервиса RAG от Amazon, поэтому вы можете легко выполнять такие задачи, как извлечение текста, синхронизация и фрагментирование документов, а также анализировать изображения / листы с помощью мультимодальных методов. Этот API настроен с использованием AWS Lambda для легкого доступа к RAG с сервера MCP. Архитектура ниже показывает, как настроить Агента с MCP в среде AWS. Агент использует структуру MCP-сервера/клиента для использования внешних источников данных. MCP-клиент осуществляет связь со stdio/SSE на основе MCP-сервера и протокола JSON-RPC. При использовании Stdio MCP Server настраивается с кодом, таким как Python и Java, и клиент будет собирать или передавать данные с помощью RAG или Интернета. Если вы используете SSE, клиент и сервер MCP будут взаимодействовать с IP. Если вы используете Streamlit для настройки пользовательского интерфейса приложения и пользователь использует приложение через браузер в HTTPS с помощью ALB - CloudFront. Кроме того, здесь мы объясняем, как разрабатывать MCP-приложения с использованием LangGraph, что выгодно для настройки.
Обзор (машинный перевод)
MCP (Model Context Protocol) быстро распространяется с основным интерфейсом, который генерирует приложения ИИ, использующие внешние данные. В ноябре 2024 года был запущен проект с открытым исходным кодом Anthropic, который в настоящее время поддерживается Cursor и OpenAI. Здесь мы объясним, как приложение, созданное LangGraph, использует MCP с LangChain. RAG реализован в качестве базы знаний, полностью управляемого сервиса RAG от Amazon, поэтому вы можете легко выполнять такие задачи, как извлечение текста, синхронизация и фрагментирование документов, а также анализировать изображения / листы с помощью мультимодальных методов. Этот API настроен с использованием AWS Lambda для легкого доступа к RAG с сервера MCP.
Архитектура ниже показывает, как настроить Агента с MCP в среде AWS. Агент использует структуру MCP-сервера/клиента для использования внешних источников данных. MCP-клиент осуществляет связь со stdio/SSE на основе MCP-сервера и протокола JSON-RPC. При использовании Stdio MCP Server настраивается с кодом, таким как Python и Java, и клиент будет собирать или передавать данные с помощью RAG или Интернета. Если вы используете SSE, клиент и сервер MCP будут взаимодействовать с IP. Если вы используете Streamlit для настройки пользовательского интерфейса приложения и пользователь использует приложение через браузер в HTTPS с помощью ALB - CloudFront. Кроме того, здесь мы объясняем, как разрабатывать MCP-приложения с использованием LangGraph, что выгодно для настройки.
MCP
Базовый MCP
Пользователи могут подключаться к MCP-серверу через приложения, в основном разработанные приложением на основе агентов, такие как Claude Desktop и Cursor, установленные на их компьютере. Сервер MCP предоставляет возможность сделать запрос клиента MCP и выполнить запрос клиента.
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
Установка
npx -y @smithery/cli@latest run @gradusnikov/google-search-mcp-server --config {\"googleCseId\":\"b5cd8c527fbd64b72\ \"googleApiKey\":\"AIzbSyDQlYpck8-9TbBSuxoew1luOGVB6unRPNk\"}Конфигурация
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
def load_mcp_server_parameters():
mcp_json = json.loads(mcp_config)
mcpServers = mcp_json.get("mcpServers")
command = ""
args = []
if mcpServers is not None:
for server in mcpServers:
config = mcpServers.get(server)
if "command" in config:
command = config["command"]
if "args" in config:
args = config["args"]
break
return StdioServerParameters(
command=command,
args=args
)