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mcp-server-llmling

by phil65
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Python
MIT License
5
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mcp-服务器-llmling

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LLMling 服务器手册

概述

mcp-server-llmling 是机器聊天协议 (MCP) 的服务器，它为 LLM 应用程序提供基于 YAML 的配置系统。

LLMLing后端为 LLM 应用程序提供了基于 YAML 的配置系统。它允许设置自定义 MCP 服务器，以提供 YAML 文件中定义的内容。

  • 静态声明：在 YAML 中定义 LLM 的环境 - 无需代码
  • MCP 协议：基于机器聊天协议 (MCP) 构建，用于标准化 LLM 交互
  • 组件类型：
    • 资源：内容提供商（文件、文本、CLI 输出等）
    • 提示：带有参数的消息模板
    • 工具：LLM 可调用的 Python 函数

YAML 配置创建了一个完整的环境，为 LLM 提供：

  • 通过资源访问内容
  • 结构化提示，实现一致的互动
  • 扩展功能的工具

主要特点

1.资源管理

  • 加载和管理不同类型的资源：
    • 文本文件（ PathResource ）
    • 原始文本内容（ TextResource ）
    • CLI 命令输出（ CLIResource ）
    • Python 源代码（ SourceResource ）
    • Python 可调用结果（ CallableResource ）
    • 图像（ ImageResource ）
  • 支持资源监视/热重载
  • 资源处理管道
  • 基于URI的资源访问

2.工具系统

  • 将 Python 函数注册并执行为 LLM 工具
  • 支持基于 OpenAPI 的工具
  • 基于入口点的工具发现
  • 工具验证和参数检查
  • 结构化工具响应

3. 及时管理

  • 带有模板支持的静态提示
  • Python 函数的动态提示
  • 基于文件的提示
  • 提示参数验证
  • 提示论点的完成建议

4. 多种交通选择

  • 基于 Stdio 的通信（默认）
  • 面向 Web 客户端的服务器发送事件 (SSE) / 可流式传输的 HTTP
  • 支持自定义传输实现

用法

使用 Zed 编辑器

在您的settings.json中添加 LLMLing 作为上下文服务器：

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

使用 Claude Desktop

在claude_desktop_config.json中配置 LLMLing：

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

手动启动服务器

直接从命令行启动服务器：

# Latest version uvx mcp-server-llmling@latest

1. 程序化使用

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. 使用自定义传输

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.资源配置

resources: python_code: type: path path: "./src/**/*.py" watch: enabled: true patterns: - "*.py" - "!**/__pycache__/**" api_docs: type: text content: | API Documentation ================ ...

4.工具配置

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"

对于 OpenAPI 架构，您可以安装Redocly CLI来捆绑和解析 OpenAPI 规范，然后再将其用于 LLMLing。这有助于确保正确解析架构引用，并正确格式化规范。如果安装了 redocly，它将自动使用。

服务器配置

该服务器通过 YAML 文件进行配置，包含以下部分：

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 协议

服务器实现了 MCP 协议，支持：

  1. 资源操作
    • 列出可用资源
    • 读取资源内容
    • 监视资源变化
  2. 工具操作
    • 列出可用的工具
    • 使用参数执行工具
    • 获取工具架构
  3. 快捷操作
    • 列出可用的提示
    • 获取格式化的提示
    • 获取提示参数的完成情况
  4. 通知
    • 资源变化
    • 工具/提示列表更新
    • 进度更新
    • 日志消息

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

机器聊天协议 (MCP) 的服务器，为 LLM 应用程序提供基于 YAML 的配置系统，允许用户定义资源、工具和提示，而无需编写代码。

  1. LLMling 服务器手册
    1. 概述
    2. 主要特点
    3. 用法
    4. 服务器配置
    5. MCP 协议

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