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MCP-Smallest.ai

by VinayakTiwari1103
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TypeScript
Remote
3

图像

MCP-Smallest.ai

用于 Smallest.ai API 集成的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。该项目提供了与 Smallest.ai 知识库管理系统交互的标准化接口。

建筑学

系统概述

无标题-2025-03-21-0340(6)

┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ │ │ │ │ │ │ Client App │◄────┤ MCP Server │◄────┤ Smallest.ai │ │ │ │ │ │ API │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘

组件详细信息

1.客户端应用层

  • 实现 MCP 客户端协议

  • 处理请求格式

  • 管理响应解析

  • 提供错误处理

2. MCP 服务器层

  • 协议处理程序

    • 管理 MCP 协议通信

    • 处理客户端连接

    • 将请求路由到适当的工具

  • 工具实现

    • 知识库管理工具

    • 参数验证

    • 响应格式

    • 错误处理

  • API 集成

    • Smallest.ai API 通信

    • 身份验证管理

    • 请求/响应处理

3. Smallest.ai API层

  • 知识库管理

  • 数据存储和检索

  • 身份验证和授权

数据流

1. Client Request └─► MCP Protocol Validation └─► Tool Parameter Validation └─► API Request Formation └─► Smallest.ai API Call └─► Response Processing └─► Client Response

安全架构

┌─────────────────┐ │ Client Auth │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ MCP Validation │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ API Auth │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Smallest.ai │ └─────────────────┘

概述

该项目实现了一个 MCP 服务器，作为客户端和 Smallest.ai API 之间的中间件。它提供了一种通过模型上下文协议 (MCP) 与 Smallest.ai 知识库管理功能进行交互的标准化方式。

建筑学

[Client Application] <---> [MCP Server] <---> [Smallest.ai API]

成分

  1. MCP 服务器

    • 处理客户端请求

    • 管理 API 通信

    • 提供标准化的响应

    • 实现错误处理

  2. 知识库工具

    • listKnowledgeBases ：列出所有知识库

    • createKnowledgeBase ：创建新的知识库

    • getKnowledgeBase ：检索特定知识库详细信息

  3. 文档资源

    • 可在docs://smallest.ai获取

    • 提供使用说明和示例

先决条件

  • Node.js 18+ 或 Bun 运行时

  • Smallest.ai API 密钥

  • TypeScript 知识

安装

  1. 克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/MCP-smallest.ai.git cd MCP-smallest.ai

  1. 安装依赖项：

bun install

  1. 在根目录中创建一个.env文件：

SMALLEST_AI_API_KEY=your_api_key_here

配置

使用 Smallest.ai API 配置创建一个config.ts文件：

export const config = { API_KEY: process.env.SMALLEST_AI_API_KEY, BASE_URL: 'https://atoms-api.smallest.ai/api/v1' };

用法

启动服务器

bun run index.ts

测试服务器

bun run test-client.ts

可用工具

  1. 列出知识库

await client.callTool({ name: "listKnowledgeBases", arguments: {} });

  1. 创建知识库

await client.callTool({ name: "createKnowledgeBase", arguments: { name: "My Knowledge Base", description: "Description of the knowledge base" } });

  1. 获取知识库

await client.callTool({ name: "getKnowledgeBase", arguments: { id: "knowledge_base_id" } });

响应格式

所有回复都遵循以下结构：

{ content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(data, null, 2) }] }

错误处理

服务器实现了全面的错误处理：

  • HTTP 错误

  • API 错误

  • 参数验证错误

  • 类型安全的错误响应

发展

项目结构

MCP-smallest.ai/ ├── index.ts # MCP server implementation ├── test-client.ts # Test client implementation ├── config.ts # Configuration file ├── package.json # Project dependencies ├── tsconfig.json # TypeScript configuration └── README.md # This file

添加新工具

  1. 在index.ts中定义该工具：

server.tool( "toolName", { param1: z.string(), param2: z.number() }, async (args) => { // Implementation } );

  1. 更新资源中的文档：

server.resource( "documentation", "docs://smallest.ai", async (uri) => ({ contents: [{ uri: uri.href, text: `Updated documentation...` }] }) );

安全

  • API 密钥存储在环境变量中

  • 所有请求都经过身份验证

  • 参数验证已实现

  • 错误消息已净化

贡献

  1. 分叉存储库

  2. 创建你的功能分支（ git checkout -b feature/amazing-feature ）

  3. 提交您的更改（ git commit -m 'Add some amazing feature' ）

  4. 推送到分支（ git push origin feature/amazing-feature ）

  5. 打开拉取请求

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

致谢

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

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