Советник МКП
Введение
MCP Advisor — это служба обнаружения и рекомендаций, которая помогает помощникам ИИ исследовать серверы Model Context Protocol (MCP) с помощью запросов на естественном языке. Это упрощает пользователям поиск и использование инструментов MCP, подходящих для определенных задач.
Функции
Поиск на естественном языке : найдите службы MCP с помощью разговорных запросов
Расширенные метаданные : получите подробную информацию о каждой услуге
Обновления в реальном времени : всегда синхронизировано с последними службами MCP
Простая интеграция : простая настройка для любого совместимого с MCP помощника с искусственным интеллектом
Гибридная поисковая система : расширенные возможности поиска, объединяющие векторный поиск и сопоставление текста.
Поддержка нескольких поставщиков : поддержка нескольких поставщиков поиска, работающих параллельно.
Навигация по документации
Руководство по установке - Подробные инструкции по установке и настройке
Руководство пользователя - Как использовать MCP Advisor
Архитектурная документация — сведения об архитектуре системы
Технические подробности - Расширенные технические характеристики
Руководство разработчика — настройка среды разработки и добавление кода
Лучшие практики — стандарты кодирования и лучшие практики для участников
Устранение неполадок - Распространенные проблемы и решения
Поставщики поиска - сведения о поставщике поиска
Справочник API - документация API
Дорожная карта - Планы будущего развития
Руководство по внесению вклада - Как внести вклад в код
Быстрый старт
Установка
Самый быстрый способ — интегрировать MCP Advisor через конфигурацию MCP:
Добавьте эту конфигурацию в файл настроек MCP вашего AI-помощника:
MacOS/Linux:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
Дополнительные методы установки см. в Руководстве по установке .
Демо
Руководство разработчика
Обзор архитектуры
MCP Advisor использует модульную архитектуру с четким разделением задач и принципами функционального программирования:
Основные компоненты
Уровень службы поиска
Единый интерфейс поиска и агрегация поставщиков
Поддержка нескольких поставщиков поиска, работающих параллельно
Настраиваемые параметры поиска (лимит, minПохожие)
Поставщики поиска
Meilisearch Provider : поиск векторов с помощью Meilisearch
Поставщик GetMCP : поиск API из реестра GetMCP
Compass Provider : поиск API из реестра Compass
Офлайн-провайдер : гибридный поиск, объединяющий текст и векторы
Гибридная стратегия поиска
Интеллектуальное сочетание сопоставления текста и поиска векторов
Настраиваемая балансировка веса
Интеллектуальные адаптивные механизмы фильтрации
Транспортный уровень
Stdio (CLI по умолчанию)
SSE (веб-интеграция)
Конечные точки REST API
Более подробную документацию по архитектуре см. на сайте ARCHITECTURE.md .
Технические особенности
Расширенные методы поиска
Нормализация вектора
Все векторы нормализованы до единичной длины (величина = 1)
Обеспечивает последовательные вычисления косинусного подобия
Повышает точность поиска, фокусируясь на направлении, а не на величине
Параллельное выполнение поиска
Векторный поиск и текстовый поиск выполняются параллельно
Использует Promise.all для оптимальной производительности
Включаются резервные механизмы, если какой-либо поиск не удался
Взвешенное слияние результатов
Настраиваемые веса между векторными и текстовыми результатами
По умолчанию: сходство векторов (70%), соответствие тексту (30%)
Система обработки и регистрации ошибок
MCP Advisor реализует надежные системы обработки и регистрации ошибок:
Контекстное форматирование ошибок
Стандартизированное обогащение объекта ошибки
Сохранение и форматирование трассировки стека
Категоризация и стандартизация типов ошибок
Изящная деградация
Резервные стратегии с несколькими поставщиками
Частичная обработка результата
Реакции по умолчанию на критические сбои
Более подробную техническую информацию см. на сайте TECHNICAL_DETAILS.md .
Быстрый старт для разработчиков
Настройка среды разработки
Клонировать репозиторий
Установить зависимости:
npm installНастройте переменные среды (см. INSTALLATION.md )
Использование библиотеки
Варианты транспорта
MCP Advisor поддерживает несколько методов транспортировки:
Stdio Transport (по умолчанию) — подходит для инструментов командной строки.
SSE Transport — подходит для веб-интеграции
REST Transport — предоставляет конечные точки REST API.
Более подробную информацию о разработке см. на DEVELOPER_GUIDE.md .
Правила внесения вклада
Соблюдайте правила оформления сообщений:
Используйте строчные буквы (feat, fix, docs и т. д.)
Напишите описательные сообщения в формате предложений.
Обеспечение качества кода:
Запуск тестов:
npm testТипы проверки:
npm run type-checkКод линта:
npm run lint
Подробные правила внесения взносов см. на сайте CONTRIBUTING.md .
Примеры использования
Примеры запросов
Вот несколько примеров запросов, которые вы можете использовать с MCP Advisor:
Пример ответа
Дополнительные примеры см. на EXAMPLES.md .
Поиск неисправностей
Общие проблемы
В соединении отказано
Убедитесь, что сервер работает на указанном порту.
Проверьте настройки брандмауэра.
Результаты не найдены
Попробуйте более общий запрос
Проверьте сетевое подключение к API реестра
Проблемы с производительностью
Рассмотрите возможность добавления более конкретных поисковых запросов.
Проверьте ресурсы сервера (ЦП/память)
Дополнительную информацию по устранению неполадок см. на сайте TROUBLESHOOTING.md .
Поставщики поиска
MCP Advisor поддерживает несколько поставщиков поиска, которые можно использовать одновременно:
Поставщик поиска Compass : извлекает информацию о сервере MCP с помощью API Compass.
Поставщик поиска GetMCP : использует API GetMCP и векторный поиск для семантического соответствия.
Поставщик поиска Meilisearch : использует Meilisearch для быстрого, отказоустойчивого текстового поиска.
Подробную информацию о поставщиках поиска см. на сайте SEARCH_PROVIDERS.md .
API-документация
Подробную документацию API см. в API_REFERENCE.md .
Дорожная карта
MCP Advisor развивается от простой системы рекомендаций до интеллектуальной платформы оркестровки агентов. Наше видение заключается в создании системы, которая не только рекомендует правильные серверы MCP, но и учится на взаимодействиях и помогает агентам динамически планировать и выполнять сложные задачи.
Основные этапы развития
Оптимизация возможностей рекомендаций (2-й-3-й кварталы 2025 г.)
Принять отзывы пользователей
Уточнить эффективность рекомендаций
Ввести больше индексов
Подробную дорожную карту см. на сайте ROADMAP.md .
Тестирование
Используйте инспектор для тестирования:
Лицензия
Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .
Related MCP Servers
- -security-license-qualityA Model Context Protocol server that enhances AI agents by providing deep semantic understanding of codebases, enabling more intelligent interactions through advanced code search and contextual awareness.Last updated -67MIT License
- Asecurity-licenseAqualityEnables AI assistants to discover, retrieve details about, and manage MCP (Model Context Protocol) servers that provide additional tools and capabilities on demand.Last updated -5478AGPL 3.0
- -security-license-qualityA comprehensive Model Context Protocol server that provides AI assistants with direct access to Semantic Scholar's academic database, enabling advanced paper discovery, citation analysis, author research, and AI-powered recommendations.Last updated -4
- -security-license-qualityModel Context Protocol server that enables AI assistants to perform keyword research, SEO analysis, and content planning through natural language queries against kwrds.ai's SEO tools.Last updated -5Apache 2.0