模型上下文协议 (MCP) 服务器
模型上下文协议的简单服务器实现，为多个 AI 模型提供者提供统一的 API。
特征
- 为多个 AI 提供商（Anthropic、OpenAI）提供统一的 API
- 支持聊天完成和遗留完成
- 工具调用支持
- 上下文/系统消息处理
- 基于环境的配置
- MongoDB 数据库用于持久性和状态管理
- 工具执行历史和分析
安装
# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd testmcp
# Install dependencies
npm install
# Run the interactive setup
npm run setup
安装脚本将指导您配置必要的 API 密钥：
ANTHROPIC_API_KEY - 适用于 Claude 模型OPENAI_API_KEY - 用于 GPT 模型和 DALL-E 图像生成STABILITY_API_KEY - 用于稳定扩散图像生成GOOGLE_CSE_API_KEY和GOOGLE_CSE_ID - 用于网络搜索功能BING_SEARCH_API_KEY - 用于后备网络搜索
如果愿意，您也可以手动编辑.env文件。
MongoDB 设置
MCP 服务器使用 MongoDB 进行数据持久化。您可以通过多种方式设置 MongoDB：
选项 1：自动设置（推荐）
运行 MongoDB 安装脚本，它将指导您完成整个过程：
# Run the MongoDB setup script
npm run setup-mongodb
该脚本将：
- 检查 Docker 是否可用
- 使用 Docker Compose 启动 MongoDB（如果可用）
- 在 .env 文件中配置连接
- 验证 MongoDB 连接
选项 2：手动 Docker 设置
开始使用 MongoDB 最简单的方法是使用包含的 Docker Compose 配置：
# Start MongoDB and Mongo Express in Docker
docker compose up -d
# Update your .env file with the connection string
echo "MONGODB_URI=mongodb://mcpuser:mcppassword@localhost:27017/mcp-server" >> .env
MongoDB 将在mongodb://mcpuser:mcppassword@localhost:27017/mcp-server可用
Mongo Express（Web 管理员）将在http://localhost:8081上线
选项 3：本地 MongoDB 安装
如果您希望在本地安装 MongoDB：
- 从https://www.mongodb.com/try/download/community安装 MongoDB
- 启动 MongoDB 服务
- 使用以下命令更新您的
.env文件：MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/mcp-server
选项 4：MongoDB Atlas（云）
对于生产用途，建议使用 MongoDB Atlas：
- 在https://www.mongodb.com/cloud/atlas创建一个帐户
- 创建新集群
- 设置数据库用户并将您的 IP 地址列入白名单
- 获取连接字符串并更新
.env文件：MONGODB_URI=mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster>.mongodb.net/mcp-server?retryWrites=true&w=majority
数据库迁移
要将现有数据迁移到 MongoDB：
# Run the migration script
npm run migrate-mongodb
该脚本将：
- 将工具定义迁移到 MongoDB
- 将配置（如 API 密钥）迁移到 MongoDB
- 导入所有备份数据（如果可用）
用法
启动服务器
# Interactive startup (checks for API keys)
npm start
# Development mode with auto-reload
npm run dev
# Quick start (skips environment checks)
npm run quick-start
# Start server with PM2 process manager
npm run pm2:start
# Start server with PM2 in production mode
npm run pm2:start:prod
服务器将在http://localhost:3000 （或您在 .env 中指定的端口）运行。
启动选项
- 标准启动（
npm start ）：- 检查是否配置了 API 密钥
- 如果未找到密钥，则提示设置
- 建议首次使用者
- 开发模式（
npm run dev ）：- 使用 nodemon 在代码更改时自动重新加载
- 仍执行环境检查
- 最适合开发
- 快速启动（
npm run quick-start ）：- 绕过所有环境检查
- 立即启动服务器
- 当您知道您的配置正确时很有用
- PM2 生产模式（
npm run pm2:start:prod ）：- 使用 PM2 进程管理器运行服务器
- 如果服务器崩溃则自动重启
- 针对生产环境进行了优化
- 绕过环境检查
使用 PM2 进程管理器
该服务器可以与 PM2（Node.js 应用程序的生产流程管理器）一起运行。PM2 提供以下功能：
- 进程管理（崩溃时重启）
- 日志管理
- 性能监控
- 负载平衡（针对多个实例）
PM2 命令
# Start the server with PM2
npm run pm2:start
# Start in production mode
npm run pm2:start:prod
# View logs
npm run pm2:logs
# Monitor performance
npm run pm2:monit
# Restart the server
npm run pm2:restart
# Stop the server
npm run pm2:stop
# Remove the server from PM2
npm run pm2:delete
PM2 配置存储在ecosystem.config.js中。您可以修改此文件以进行以下更改：
- 进程名称
- 环境变量
- 内存限制
- 部署配置
- 实例数量（用于负载平衡）
API 端点
POST /mcp/:provider
通过统一的API向AI模型发出请求。
URL 参数：
provider ：要使用的 AI 提供者（ anthropic或openai ）
请求正文：
{
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Your prompt here" }
],
"model": "claude-3-opus-20240229", // Optional, provider-specific model name
"tools": [...], // Optional, tools for function calling
"context": "System message or context" // Optional
}
或（旧格式）：
{
"prompt": "Your prompt here",
"model": "claude-3-opus-20240229", // Optional
"context": "System message or context" // Optional
}
**响应：**返回来自提供商 API 的原始响应。
获取包含所有可用工具详细信息的综合列表。
查询参数：
format - 响应格式： json （默认）、 yaml 、 table或htmlcategory - 按类别过滤工具（可选）enabled - 按启用状态过滤： true （默认）或falsesearch - 按名称、描述或标签搜索工具provider -按提供商过滤工具（例如openai 、 google ）limit - 返回的最大工具数量（用于分页）offset - 分页偏移量（默认值：0）
响应（JSON格式）：
{
"success": true,
"count": 10,
"metadata": {
"categories": ["web", "image", "utility"],
"providers": ["openai", "anthropic", "internal"],
"totalCount": 24,
"offset": 0,
"limit": 10
},
"tools": [
{
"name": "web_search",
"description": "Search the web for information",
"category": "web",
"version": "1.0.0",
"provider": "google",
"enabled": true,
"parameters": {
"query": {
"type": "string",
"description": "The search query",
"required": true
},
"limit": {
"type": "number",
"description": "Maximum number of results",
"required": false,
"default": 5
}
},
"usage": {
"endpoint": "/tools/web/search",
"method": "POST",
"parameters": { /* same as above */ }
},
"metadata": {
"createdAt": "2023-10-15T12:00:00Z",
"updatedAt": "2024-04-20T09:30:00Z",
"usageCount": 1245
}
}
// ... more tools
]
}
GET /health
如果服务器正在运行，则健康检查端点返回状态 200。
数据管理
数据库备份
您可以创建和管理数据库备份：
# Create a full backup
npm run backup-mongodb
# Create a backup with execution history
npm run backup-mongodb -- --with-executions
# List existing backups
npm run backup-mongodb -- --list
测试数据库连接
要验证您的 MongoDB 设置：
# Run the database test script
npm run test-mongodb
示例客户端
命令行客户端
src/client.js中包含一个测试客户端。运行方法如下：
Web 客户端
服务器运行时，http://localhost:3000处有一个简单的 Web 界面。您可以使用它直接从浏览器测试 API。
可用工具
MCP 服务器提供了一个工具发现端点，允许用户和 AI 代理以编程方式列出所有可用的工具：
工具发现
GET /tools/available - 列出所有可用工具及其详细信息。
- 支持多种格式：JSON、YAML、HTML 和 ASCII 表
- 提供按类别、提供商和搜索词进行过滤的功能
- 包括每个工具的详细元数据和使用示例
使用示例：
# Get all tools in JSON format
curl http://localhost:3000/tools/available
# Get tools in a specific category
curl http://localhost:3000/tools/available?category=web
# Search for image-related tools
curl http://localhost:3000/tools/available?search=image
# Get a formatted HTML page of all tools
curl http://localhost:3000/tools/available?format=html > tools.html
网络搜索工具
该服务器包括内置的网络搜索和检索工具：
- 网页搜索（
/tools/web/search ）- 在网络上搜索有关给定查询的信息
- 参数：
query （必需）、 limit （可选） - 需要：
GOOGLE_CSE_API_KEY和GOOGLE_CSE_ID环境变量 - 如果 Google 搜索失败，则返回
BING_SEARCH_API_KEY
- 网页内容（
/tools/web/content ）- 从特定 URL 检索并提取内容
- 参数：
url （必需）、 useCache （可选）
- Web 批处理（
/tools/web/batch ）- 并行从多个 URL 检索内容
- 参数：
urls （必需数组）、 useCache （可选）
图像生成工具
该服务器还包括图像生成、编辑和变化工具：
- 生成图像（
/tools/image/generate ）- 根据文本提示生成图像
- 参数：
prompt （必填）：图片的详细描述provider （可选）： openai或stability （默认为openai ）options （可选）：特定于提供商的选项
- 编辑图像（
/tools/image/edit ）- 使用文本提示编辑现有图像
- 参数：
imagePath （必需）：要编辑的图像的路径prompt （必需）：要进行的编辑的描述maskPath （可选）：遮罩图像的路径
- 创建图像变体（
/tools/image/variation ）- 创建现有图像的变体
- 参数：
imagePath （必需）：用于创建变体的图像路径
**注意：**要使用这些工具，您需要在.env文件中设置 API 密钥：
- 对于 OpenAI 图像：
OPENAI_API_KEY - 对于稳定性 AI 图像：
STABILITY_API_KEY - 对于网络搜索：
GOOGLE_CSE_API_KEY和GOOGLE_CSE_ID
工具与 AI 模型的集成
MCP 服务器会自动处理 AI 模型的工具调用和执行。当模型决定使用某个工具时，服务器会执行以下操作：
- 使用提供的参数执行请求的工具
- 返回工具对模型的响应
- 然后，模型可以将工具的响应纳入其最终答案中
人工智能模型的工具发现
AI 模型可以使用/tools/available端点来发现可用的工具以及如何使用它们。这在以下情况下尤其有用：
- 运行时动态工具发现
- 人工智能代理的自我文档
- 使人工智能系统能够适应可用的能力
AI 模型的系统提示示例：
You have access to external tools through the MCP server.
Before using any tools, you should check what tools are available by calling:
GET /tools/available
This will return a list of all available tools with their parameters and usage instructions.
You can then use these tools by following the provided usage patterns.
工具使用示例
请参阅/examples目录中演示工具用法的示例代码。
添加新的提供程序或工具
添加新的AI提供商
要添加新的 AI 提供程序：
- 将提供商的 SDK 添加到项目
- 在
server.js中创建新的处理函数 - 在主路由处理程序中添加新案例
添加新工具
要向服务器添加新工具：
- 在
/src/tools目录中创建一个新的工具实现 - 将工具定义添加到
tool-definitions.js - 更新
server.js中的工具执行函数 - 添加新的 API 端点以供直接使用工具（如果需要）
执照
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