mcp-server-llmling

LLMling Server Handbuch

Überblick

mcp-server-llmling ist ein Server für das Machine Chat Protocol (MCP), der ein YAML-basiertes Konfigurationssystem für LLM-Anwendungen bereitstellt.

LLMLing , das Backend, bietet ein YAML-basiertes Konfigurationssystem für LLM-Anwendungen. Es ermöglicht die Einrichtung benutzerdefinierter MCP-Server, die in YAML-Dateien definierte Inhalte bereitstellen.

Statische Deklaration : Definieren Sie die Umgebung Ihres LLM in YAML – kein Code erforderlich
MCP-Protokoll : Basiert auf dem Machine Chat Protocol (MCP) für standardisierte LLM-Interaktion
Komponententypen :
- Ressourcen : Inhaltsanbieter (Dateien, Text, CLI-Ausgabe usw.)
- Eingabeaufforderungen : Nachrichtenvorlagen mit Argumenten
- Tools : Vom LLM aufrufbare Python-Funktionen

Die YAML-Konfiguration erstellt eine vollständige Umgebung, die dem LLM Folgendes bereitstellt:

Zugriff auf Inhalte über Ressourcen
Strukturierte Eingabeaufforderungen für konsistente Interaktion
Tools zur Erweiterung der Funktionen

Hauptmerkmale

1. Ressourcenmanagement

Laden und verwalten Sie verschiedene Arten von Ressourcen:
- Textdateien ( PathResource )
- Rohtextinhalt ( TextResource )
- CLI-Befehlsausgabe ( CLIResource )
- Python-Quellcode ( SourceResource )
- Python-aufrufbare Ergebnisse ( CallableResource )
- Bilder ( ImageResource )
Unterstützung für Ressourcenüberwachung/Hot-Reload
Ressourcenverarbeitungspipelines
URI-basierter Ressourcenzugriff

2. Werkzeugsystem

Python-Funktionen als LLM-Tools registrieren und ausführen
Unterstützung für OpenAPI-basierte Tools
Einstiegspunktbasierte Toolerkennung
Werkzeugvalidierung und Parameterprüfung
Strukturierte Tool-Antworten

3. Schnelles Management

Statische Eingabeaufforderungen mit Vorlagenunterstützung
Dynamische Eingabeaufforderungen von Python-Funktionen
Dateibasierte Eingabeaufforderungen
Schnelle Argumentvalidierung
Vervollständigungsvorschläge für Prompt-Argumente

4. Mehrere Transportoptionen

Stdio-basierte Kommunikation (Standard)
Server-Sent Events (SSE) / Streamable HTTP für Webclients
Unterstützung für benutzerdefinierte Transportimplementierungen

Verwendung

Mit Zed Editor

Fügen Sie LLMLing als Kontextserver in Ihrer settings.json hinzu:

{
  "context_servers": {
    "llmling": {
      "command": {
        "env": {},
        "label": "llmling",
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-server-llmling",
          "start",
          "path/to/your/config.yml"
        ]
      },
      "settings": {}
    }
  }
}

Mit Claude Desktop

Konfigurieren Sie LLMLing in Ihrer claude_desktop_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "llmling": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-llmling",
        "start",
        "path/to/your/config.yml"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

Manueller Serverstart

Starten Sie den Server direkt von der Befehlszeile:

# Latest version
uvx mcp-server-llmling@latest

1. Programmatische Nutzung

from llmling import RuntimeConfig
from mcp_server_llmling import LLMLingServer

async def main() -> None:
    async with RuntimeConfig.open(config) as runtime:
        server = LLMLingServer(runtime, enable_injection=True)
        await server.start()

asyncio.run(main())

2. Verwenden von benutzerdefiniertem Transport

from llmling import RuntimeConfig
from mcp_server_llmling import LLMLingServer

async def main() -> None:
    async with RuntimeConfig.open(config) as runtime:
        server = LLMLingServer(
            config,
            transport="sse",
            transport_options={
                "host": "localhost",
                "port": 3001,
                "cors_origins": ["http://localhost:3000"]
            }
        )
        await server.start()

asyncio.run(main())

3. Ressourcenkonfiguration

resources:
  python_code:
    type: path
    path: "./src/**/*.py"
    watch:
      enabled: true
      patterns:
        - "*.py"
        - "!**/__pycache__/**"

  api_docs:
    type: text
    content: |
      API Documentation
      ================
      ...

4. Werkzeugkonfiguration

tools:
  analyze_code:
    import_path: "mymodule.tools.analyze_code"
    description: "Analyze Python code structure"

toolsets:
  api:
    type: openapi
    spec: "https://api.example.com/openapi.json"

[!TIP] Für OpenAPI-Schemas können Sie die Redocly-Befehlszeilenschnittstelle installieren, um OpenAPI-Spezifikationen zu bündeln und aufzulösen, bevor Sie sie mit LLMLing verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Schemaverweise ordnungsgemäß aufgelöst und die Spezifikation korrekt formatiert wird. Wenn Redocly installiert ist, wird es automatisch verwendet.

Serverkonfiguration

Der Server wird über eine YAML-Datei mit den folgenden Abschnitten konfiguriert:

global_settings:
  timeout: 30
  max_retries: 3
  log_level: "INFO"
  requirements: []
  pip_index_url: null
  extra_paths: []

resources:
  # Resource definitions...

tools:
  # Tool definitions...

toolsets:
  # Toolset definitions...

prompts:
  # Prompt definitions...

MCP-Protokoll

Der Server implementiert das MCP-Protokoll, das Folgendes unterstützt:

Ressourcenvorgänge
- Auflisten der verfügbaren Ressourcen
- Ressourceninhalt lesen
- Achten Sie auf Ressourcenänderungen
Werkzeugoperationen
- Liste der verfügbaren Tools
- Ausführen von Werkzeugen mit Parametern
- Abrufen von Toolschemata
Sofortige Operationen
- Liste der verfügbaren Eingabeaufforderungen
- Erhalten Sie formatierte Eingabeaufforderungen
- Abrufen von Vervollständigungen für Eingabeaufforderungsargumente
Benachrichtigungen
- Ressourcenänderungen
- Aktualisierungen der Tool-/Eingabeaufforderungsliste
- Fortschrittsaktualisierungen
- Protokollmeldungen

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

Ein Server für das Machine Chat Protocol (MCP), der ein YAML-basiertes Konfigurationssystem für LLM-Anwendungen bereitstellt, mit dem Benutzer Ressourcen, Tools und Eingabeaufforderungen definieren können, ohne Code schreiben zu müssen.

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