A
security-
licenseA
qualityAn MCP server that enables LLMs to interact with Moodle platforms to manage courses, students, assignments, and quizzes through natural language commands.
Last updated -
7
18
MIT License
mcp-сервер-llmling
Руководство сервера LLMling
Обзор
mcp-server-llmling — это сервер для протокола Machine Chat Protocol (MCP), который предоставляет систему конфигурации на основе YAML для приложений LLM.
LLMLing , бэкэнд, предоставляет систему конфигурации на основе YAML для приложений LLM. Она позволяет настраивать пользовательские серверы MCP, обслуживающие контент, определенный в файлах YAML.
Статическое объявление : определите среду LLM в YAML — код не требуется
Протокол MCP : построен на протоколе машинного чата (MCP) для стандартизированного взаимодействия LLM
Типы компонентов :
Ресурсы : поставщики контента (файлы, текст, вывод CLI и т. д.)
Подсказки : Шаблоны сообщений с аргументами
Инструменты : Функции Python, вызываемые LLM
Конфигурация YAML создает полную среду, которая предоставляет LLM:
Доступ к контенту через ресурсы
Структурированные подсказки для последовательного взаимодействия
Инструменты для расширения возможностей
Основные характеристики
1. Управление ресурсами
Загрузка и управление различными типами ресурсов:
Текстовые файлы (
PathResource)Необработанный текстовый контент (
TextResource)Вывод команды CLI (
CLIResource)Исходный код Python (
SourceResource)Вызываемые результаты Python (
CallableResource)Изображения (
ImageResource)
Поддержка наблюдения за ресурсами/горячей перезагрузки
Конвейеры обработки ресурсов
Доступ к ресурсам на основе URI
2. Система инструментов
Регистрация и выполнение функций Python как инструментов LLM
Поддержка инструментов на базе OpenAPI
Обнаружение инструмента на основе точки входа
Проверка инструмента и параметров
Структурированные ответы инструмента
3. Оперативное управление
Статические подсказки с поддержкой шаблонов
Динамические подсказки из функций Python
Подсказки на основе файлов
Быстрая проверка аргументов
Предложения по завершению для быстрых аргументов
4. Несколько вариантов транспортировки
Связь на основе stdio (по умолчанию)
События, отправленные сервером (SSE) / Потоковый HTTP для веб-клиентов
Поддержка пользовательских реализаций транспорта
Использование
С редактором Zed
Добавьте LLMLing в качестве сервера контекста в ваш settings.json :
{
"context_servers": {
"llmling": {
"command": {
"env": {},
"label": "llmling",
"path": "uvx",
"args": [
"mcp-server-llmling",
"start",
"path/to/your/config.yml"
]
},
"settings": {}
}
}
}
С Клодом Десктопом
Настройте LLMLing в claude_desktop_config.json :
{
"mcpServers": {
"llmling": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-llmling",
"start",
"path/to/your/config.yml"
],
"env": {}
}
}
}
Ручной запуск сервера
Запустите сервер прямо из командной строки:
# Latest version
uvx mcp-server-llmling@latest
1. Программное использование
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. Использование специального транспорта
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. Конфигурация ресурсов
resources:
python_code:
type: path
path: "./src/**/*.py"
watch:
enabled: true
patterns:
- "*.py"
- "!**/__pycache__/**"
api_docs:
type: text
content: |
API Documentation
================
...
4. Конфигурация инструмента
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
Для схем OpenAPI вы можете установитьRedocly CLI для объединения и разрешения спецификаций OpenAPI перед их использованием с LLMLing. Это помогает гарантировать, что ссылки на схемы будут правильно разрешены, а спецификация будет правильно отформатирована. Если redocly установлен, он будет использоваться автоматически.
Конфигурация сервера
Сервер настраивается с помощью файла YAML со следующими разделами:
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...
Протокол МСР
Сервер реализует протокол MCP, который поддерживает:
Ресурсные операции
Список доступных ресурсов
Прочитать содержание ресурса
Следите за изменениями ресурсов
Операции с инструментами
Список доступных инструментов
Выполнить инструменты с параметрами
Получить схемы инструментов
Оперативные операции
Список доступных подсказок
Получить отформатированные подсказки
Получите дополнения для аргументов подсказки
Уведомления
Изменения ресурсов
Обновления списка инструментов/подсказок
Обновления хода работ
Сообщения журнала
This server cannot be installed
Сервер для протокола машинного чата (MCP), который предоставляет систему конфигурации на основе YAML для приложений LLM, позволяя пользователям определять ресурсы, инструменты и подсказки без написания кода.
Related Resources
Related MCP Servers
- Asecurity-licenseAqualityA Model Context Protocol (MCP) server designed to easily dump your codebase context into Large Language Models (LLMs).Last updated -1242Apache 2.0
- Asecurity-licenseAqualityA ready-to-use starter implementation of the Model Context Protocol (MCP) server that enables applications to provide standardized context for LLMs with sample resources, tools, and prompts.Last updated -21
- -security-license-qualityA comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that provides 37+ intelligent development tools across JavaScript/TypeScript, Rust, and Python with security-first design and high-performance features.Last updated -111