/**
* 简化版 Code Mode 示例
* 展示核心概念，不需要完整的沙箱实现
*/
import { MCPToTypeScriptGenerator } from '../src/generator.js';
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
async function main() {
console.log('📚 Code Mode 核心概念演示\n');
console.log('传统 MCP 模式 vs Code Mode 对比:\n');
console.log('❌ 传统模式:');
console.log(' LLM 直接调用工具 → 每次调用都过一遍模型\n');
console.log('✅ Code Mode:');
console.log(' LLM 写代码 → 沙箱执行 → 只返回最终结果\n');
// 示例 1: 生成 API
console.log('━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━');
console.log('步骤 1: 将 MCP 工具转换为 TypeScript API\n');
const generator = new MCPToTypeScriptGenerator();
await generator.connectServer(
'fetch',
'npx',
['-y', '@modelcontextprotocol/server-fetch']
);
await generator.generateTypeScriptAPI('./generated-api');
await generator.close();
console.log('\n生成的 API 示例:');
console.log(`
// generated-api/servers/fetch/fetch.ts
import { callMCPTool } from '../../client.js';
export type FetchInput = {
url: string;
method?: string;
};
export async function fetch(input: FetchInput): Promise<any> {
return callMCPTool('fetch', 'fetch', input);
}
`);
// 示例 2: LLM 使用代码
console.log('━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━');
console.log('步骤 2: LLM 写代码调用这些 API\n');
console.log('用户请求: "获取 GitHub API 并解析用户信息"\n');
console.log('LLM 生成的代码:');
console.log(`
import * as fetch from './servers/fetch/index.js';
const response = await fetch.fetch({
url: 'https://api.github.com/users/github'
});
const data = JSON.parse(response);
console.log(\`用户名: \${data.login}\`);
console.log(\`关注者: \${data.followers}\`);
`);
// 示例 3: 对比 token 消耗
console.log('\n━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━');
console.log('步骤 3: Token 消耗对比\n');
console.log('传统模式:');
console.log(' 工具定义: ~150,000 tokens (所有工具)');
console.log(' 中间结果: 每次调用都经过模型');
console.log(' 总计: ~200,000 tokens\n');
console.log('Code Mode:');
console.log(' 工具定义: ~2,000 tokens (按需加载)');
console.log(' 中间结果: 在沙箱内处理');
console.log(' 总计: ~5,000 tokens\n');
console.log('💰 节省: 97.5% tokens!\n');
// 示例 4: 优势总结
console.log('━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━');
console.log('Code Mode 的核心优势:\n');
console.log('1️⃣ 按需加载工具定义');
console.log(' - 文件树结构，LLM 只读需要的工具');
console.log(' - 150K → 2K tokens\n');
console.log('2️⃣ 中间数据不过模型');
console.log(' - 数据在沙箱内流动');
console.log(' - 支持大文件/复杂数据结构\n');
console.log('3️⃣ 复杂控制流');
console.log(' - for 循环、if 判断、错误处理');
console.log(' - 不需要多轮对话\n');
console.log('4️⃣ 安全隔离');
console.log(' - sandbox-runtime: 文件系统 + 网络隔离');
console.log(' - API key 不暴露给 LLM\n');
console.log('5️⃣ 状态持久化');
console.log(' - 可以保存中间结果到文件');
console.log(' - 可以保存代码为 Skills 复用\n');
console.log('✅ 演示完成!');
}
main().catch(console.error);
