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Glama

MCP 서버 데모

이 프로젝트는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현을 보여줍니다. MCP는 AI 모델과 외부 도구/서비스 간의 통신을 원활하게 하면서 컨텍스트 인식을 유지하도록 설계된 프로토콜입니다.

특징

  • 기본 MCP 서버 구현

  • 도구 통합 예시

  • 컨텍스트 관리 데모

  • WebSocket 기반 실시간 통신

  • 간단한 클라이언트 예

Related MCP server: MCP Toolkit

프로젝트 구조

지엑스피1

설치

  1. 저장소를 복제합니다.

git clone https://github.com/tian1ll1/mcp-server-demo.git cd mcp-server-demo
  1. 가상 환경을 만듭니다(권장):

python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 종속성 설치:

pip install -r requirements.txt

용법

  1. MCP 서버를 시작합니다.

python src/server.py
  1. 예제 클라이언트를 실행합니다.

python examples/client.py

작동 원리

MCP 서버는 다음과 같은 주요 구성 요소를 구현합니다.

  1. 컨텍스트 관리 : 각 세션의 대화 기록과 관련 컨텍스트를 유지 관리합니다.

  2. 도구 등록부 : 사용 가능한 도구와 사양을 관리합니다.

  3. 메시지 처리 : 수신 메시지를 처리하고 적절한 도구로 전달합니다.

  4. WebSocket 서버 : 클라이언트와 실시간 통신을 제공합니다.

기여하다

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특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

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security - not tested
F
license - not found
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quality - not tested

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/tian1ll1/mcp-server-demo'

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