自定义上下文 MCP 服务器

该模型上下文协议 (MCP) 服务器提供根据 JSON 模板构建和提取文本数据的工具。

特征

文本到 JSON 的转换

• 根据带有占位符的 JSON 模板对文本进行分组和结构化
• 将 AI 生成的文本中的信息提取为结构化的 JSON 格式
• 支持任意带有嵌套占位符的 JSON 结构
• 从文本中智能提取键值对
• 将 AI 输出处理为下游应用程序的结构化数据

入门

安装

运行服务器

对于使用热重载进行开发：

用法

该 MCP 服务器提供了两个主要工具：

1. 按 JSON 分组文本（ group-text-by-json ）

该工具采用带有占位符的 JSON 模板，并生成提示，让 AI 根据模板的结构对文本进行分组。

该工具分析模板，提取占位符键，并返回提示，引导AI以键值格式提取信息。

2.文本转JSON（ text-to-json ）

该工具获取上一步分组的文本输出，并根据原始模板将其转换为结构化的 JSON 对象。

它从文本中提取键值对并根据模板对其进行构造。

示例工作流程

1. 定义带有占位符的 JSON 模板：
   { "item": { "name": "<name>", "price": "<price>", "description": "<description>" } }
2. 使用group-text-by-json为 AI 创建提示：
   • 该工具识别占位符键：名称、价格、描述
   • 生成提示，指示 AI 按这些键对信息进行分组
3. 将提示发送给 AI 模型并接收分组文本：
   name: Blue Pen price: $2.99 description: A smooth-writing ballpoint pen with blue ink
4. 使用text-to-json将分组文本转换为 JSON：
   • 结果：GXP8

模板格式

模板可以在有效的 JSON 结构中的任何位置包含占位符：

• 使用尖括号定义占位符： <name> 、 <type> 、 <price>等。
• 模板必须是有效的 JSON 字符串
• 占位符可以位于任何嵌套级别
• 支持复杂的嵌套结构

带有嵌套占位符的示例模板：

实现细节

服务器的工作原理是：

1. 分析 JSON 模板以提取占位符键
2. 生成提示，引导 AI 模型通过这些键提取信息
3. 解析 AI 生成的文本以提取键值对
4. 根据原始模板结构重建JSON对象

发展

先决条件

• Node.js v18 或更高版本
• npm 或 yarn

构建并运行

自定义热重载

该项目包括一个自定义热重载设置，它结合了：

• nodemon ：监视 src 目录中的文件更改并重建 TypeScript 文件
• browser-sync ：当构建文件发生更改时自动刷新浏览器
• 并发执行：同时运行两个服务并同步输出

该设置配置如下：

• nodemon.json ：控制 TypeScript 监视和重建
• package.json ：同时使用 nodemon 和 browser-sync 运行

要使用自定义热重载功能：

这将创建一个开发环境，其中：

1. TypeScript 文件更改时会自动重建
2. MCP 服务器将使用更新后的代码重新启动
3. 连接的浏览器刷新以显示最新更改

与 MCP Inspector 一起使用

您可以使用 MCP Inspector 进行调试：

这将使用 MCP Inspector 运行服务器，以便对请求和响应进行可视化调试。