Servidor MCP de respuestas LLM

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite debates colaborativos entre múltiples agentes de IA, lo que les permite discutir y llegar a un consenso sobre las indicaciones de los usuarios.

Descripción general

Este proyecto implementa un servidor MCP que facilita conversaciones multiturno entre LLM con estas características clave:

Colaboración basada en sesiones : los LLM pueden registrarse como participantes en una sesión de debate
Consenso deliberativo : los LLM pueden participar en debates extensos para llegar a un acuerdo.
Intercambio de respuestas en tiempo real : todos los participantes pueden ver y responder a las contribuciones de los demás.

El servidor proporciona cuatro llamadas de herramientas principales:

register-participant : permite que un LLM se una a una sesión de colaboración con su respuesta inicial
submit-response : permite que un LLM envíe respuestas de seguimiento durante el debate
get-responses : permite que un LLM recupere todas las respuestas de otros LLM en la sesión
get-session-status : permite que un LLM verifique si el período de espera de registro se ha completado

Esto permite un escenario en el que varios agentes de IA (como el "Consejo de Éforos") pueden participar en una deliberación prolongada sobre la pregunta de un usuario, debatiendo entre sí hasta llegar a un consenso sólido.

Instalación

# Install dependencies bun install

Desarrollo

# Build the TypeScript code bun run build # Start the server in development mode bun run dev

Pruebas con MCP Inspector

El proyecto incluye soporte para MCP Inspector , que es una herramienta para probar y depurar servidores MCP.

# Run the server with MCP Inspector bun run inspect

El script inspect utiliza npx para ejecutar el Inspector MCP, que iniciará una interfaz web en su navegador para interactuar con su servidor MCP.

Esto le permitirá:

Explorar las herramientas y recursos disponibles
Llamadas a herramientas de prueba con diferentes parámetros
Ver las respuestas del servidor
Depurar la implementación del servidor MCP

Uso

El servidor expone dos puntos finales:

/sse - Punto final de eventos enviados por el servidor para que los clientes de MCP se conecten
/messages - Punto final HTTP para que los clientes MCP envíen mensajes

Herramientas MCP

participante registrado

Regístrate como participante en una sesión de colaboración:

// Example tool call const result = await client.callTool({ name: 'register-participant', arguments: { name: 'Socrates', prompt: 'What is the meaning of life?', initial_response: 'The meaning of life is to seek wisdom through questioning...', persona_metadata: { style: 'socratic', era: 'ancient greece' } // Optional } });

El servidor espera 3 segundos después de que se une el último participante para responder. La respuesta incluye las respuestas iniciales de todos los participantes, lo que permite a cada LLM responder inmediatamente a las opiniones de los demás participantes al finalizar el período de registro.

enviar respuesta

Envíe una respuesta de seguimiento durante el debate:

// Example tool call const result = await client.callTool({ name: 'submit-response', arguments: { sessionId: 'EPH4721R-Socrates', // Session ID received after registration prompt: 'What is the meaning of life?', response: 'In response to Plato, I would argue that...' } });

obtener respuestas

Recuperar todas las respuestas de la sesión de debate:

// Example tool call const result = await client.callTool({ name: 'get-responses', arguments: { sessionId: 'EPH4721R-Socrates', // Session ID received after registration prompt: 'What is the meaning of life?' // Optional } });

La respuesta incluye las contribuciones de todos los participantes en orden cronológico.

obtener el estado de la sesión

Comprueba si ha transcurrido el periodo de espera de inscripción:

// Example tool call const result = await client.callTool({ name: 'get-session-status', arguments: { prompt: 'What is the meaning of life?' } });

Flujo de debate colaborativo

Los LLM se registran como participantes con sus respuestas iniciales a la solicitud.
El servidor espera 3 segundos después del último registro antes de enviar respuestas.
Al finalizar el periodo de inscripción, todos los participantes recibirán el compendio de respuestas iniciales de todos los participantes.
Los participantes pueden luego enviar respuestas de seguimiento, respondiendo a los puntos de los demás.
El debate continúa hasta que los participantes llegan a un consenso o se alcanza un número máximo de rondas.

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

Implementación en EC2

Este proyecto incluye la configuración de Docker para una fácil implementación en EC2 o cualquier otro entorno de servidor.

Prerrequisitos

Una instancia EC2 que ejecuta Amazon Linux 2 o Ubuntu
Grupo de seguridad configurado para permitir el tráfico entrante en el puerto 62887
Acceso SSH a la instancia

Pasos de implementación

Clone el repositorio en su instancia EC2:
git clone <your-repository-url> cd <repository-directory>
Hacer que el script de implementación sea ejecutable:
chmod +x deploy.sh
Ejecute el script de implementación:
./deploy.sh

El guión hará lo siguiente:

Instale Docker y Docker Compose si aún no están instalados
Construir la imagen de Docker
Iniciar el contenedor en modo separado
Muestra la URL pública donde se puede acceder a tu servidor MCP

Implementación manual

Si prefiere implementar manualmente:

Construya la imagen de Docker:
docker-compose build
Iniciar el contenedor:
docker-compose up -d
Verifique que el contenedor esté ejecutándose:
docker-compose ps

Accediendo al servidor

Una vez implementado, su servidor MCP será accesible en:

http://<ec2-public-ip>:62887/sse - Punto final SSE
http://<ec2-public-ip>:62887/messages - Punto final de mensajes

¡Asegúrese de que el puerto 62887 esté abierto en su grupo de seguridad EC2!

This server cannot be installed

security - not tested

license - not tested

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Un servidor de protocolo de contexto de modelo que permite debates colaborativos entre múltiples agentes de IA, lo que les permite discutir y llegar a un consenso sobre las indicaciones de los usuarios.

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