Integrations

Uses FastAPI to create a REST API server that handles requests for managing conversation context and interacting with language models.
Integrates with Google Gemini API to enable context-aware conversations with the language model, allowing the system to maintain conversation history across multiple requests.

MCP: モデルコンテキストプロトコル

プロジェクトの説明

MCP (モデルコンテキストプロトコル) は、言語モデル (LLM) と対話するときにコンテキストを管理するためのシステムです。システムにより、リクエスト間の対話のコンテキストを保存できるため、言語モデルは以前の対話を「記憶」できるようになります。

特徴

リクエスト間のコンテキストの維持と管理
Google Gemini APIとの統合
複数の独立したセッションを使用する可能性
識別子を使用してセッションを切り替える
ダイアログ履歴のローカル保存

テクノロジー

Python 3
ファストAPI
ジェミニAPI
ウビコーン

インストール

リポジトリのクローン:

git clone https://github.com/Alex-Replicator/mcp-letta.git
cd mcp-letta

仮想環境を作成してアクティブ化します。

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # для Linux/Mac
# или
venv\Scripts\activate  # для Windows

依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt

.envファイルを作成し、API キーを追加します。

GEMINI_API_KEY=ваш_ключ_gemini_api

使用法

サーバーの起動

python mcp_server.py

サーバーは次の場所で利用できます: http://localhost:9999

クライアントの使用

リクエストを送信します（新しいセッションが作成されます）：

python mcp_client.py --new "Ваш запрос к модели"

同じセッションで対話を続けます。

python mcp_client.py "Ваш следующий запрос"

ID で特定のセッションを使用する:

python mcp_client.py --id "id_сессии" "Ваш запрос"

すべてのセッションのリストを表示:

python mcp_client.py --list

プロジェクト構造

mcp_server.py - メイン MCP サーバー
mcp_client.py - サーバーとのやり取りのためのクライアント
requirements.txt - プロジェクトの依存関係

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

著者

アレックス・レプリケーター - alex.replicator@gmail.com

GitHub: https://github.com/Alex-Replicator/

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

言語モデルのインタラクションのコンテキストを管理するシステム。これにより、モデルは Gemini API を使用して複数の独立したセッションにわたる以前のインタラクションを記憶できるようになります。

MCP: Model Context Protocol