Эта библиотека добавляет возможность легкого создания серверов MCP с помощью Node In Layers.
У него есть сопутствующая библиотека под названием '@node-in-layers/mcp-client', которая используется для создания клиентов MCP. Эти две библиотеки используют одни и те же функции для определения моделей и инструментов.
Эта библиотека добавляет в систему новый слой mcp . Он должен располагаться после слоя express .
Related MCP server: MCP Server
Чтобы использовать эту библиотеку, вам необходимо внести дополнения в свою конфигурацию, а также создать и экспортировать слои «mcp» из ваших приложений/доменов.
вы добавляете это приложение/домен в свой файл конфигурации. Вы должны сделать это до ваших приложений, которые добавят инструменты на сервер MCP.
Затем вы настраиваете приложение/домен mcp следующим образом:
const mcpConfig = {
// (optional) The name of your MCP server.
name: 'mcp',
// (optional) The version of your MCP server.
version: '1.0.0',
// The server config from @l4t/mcp-ai/simple-server/types.js
server: {
connection: {
type: 'http',
host: 'localhost',
port: 3000,
},
},
logging: {
// optional
// If you want to change the default. Its 'info' by default.
requestLogLevel: 'info',
// If you want to change the default. Its 'info' by default.
responseLogLevel: 'info',
},
}
const config = {
['@node-in-layers/mcp-server']: mcpConfig,
}Вы можете создать слой MCP, экспортировав функцию из вашего приложения/домена, которая возвращает слой.
// /src/yourDomain/mcp.ts
import { McpContext, McpNamespace } from '@node-in-layers/mcp-server'
import { Config } from '@node-in-layers/core'
import { YourFeaturesLayer } from './features.js'
const create = (context: McpContext<Config, YourFeaturesLayer>) => {
// Adds your tool.
context.mcp[McpNamespace].addTool({
name: 'my-hello-world-tool',
description: 'My Tool',
execute: async (input: any) => {
return 'Hello, world!'
},
})
// Create a tool from your feature
context.mcp[McpNamespace].addTool({
name: 'my-hello-world-tool',
description: 'My Tool',
inputSchema: {
type: 'object',
properties: {
name: {
type: 'string',
},
},
required: ['name'],
},
execute: (input: any) => {
// You get an object, pass it back to your feature. Handles async for you.
return context.features.yourDomain.yourFeature(input)
},
})
return {}
}
export { create }Вы можете обернуть свои модели функциями CRUDS и добавить их на сервер MCP с помощью слоя mcp. ПРИМЕЧАНИЕ. Чтобы это работало, ваш слой должен иметь как слой служб, так и слой функций. (В дополнение к вашим моделям.) Узел в слоях автоматически создаст для вас свойство cruds с вашими моделями, и вы сможете добавить их.
Вот пример того, как это сделать по одному за раз. (Обычно не рекомендуется, но выполнимо).
// /src/yourDomain/mcp.ts
import { McpContext, McpNamespace } from '@node-in-layers/mcp-server'
import { Config } from '@node-in-layers/core'
import { YourFeaturesLayer } from './features.js'
const create = (context: McpContext<Config, YourFeaturesLayer>) => {
// Adds your models cruds through features.
context.mcp[McpNamespace].addModelCruds(
context.features.yourFeature.cruds.Cars
)
return {}
}Вот способ, с помощью которого вы действительно сможете готовить на газе. (Настоятельно рекомендуется)
// /src/yourDomain/mcp.ts
import { McpContext, McpNamespace, mcpModels } from '@node-in-layers/mcp-server'
import { Config } from '@node-in-layers/core'
import { YourFeaturesLayer } from './features.js'
const create = (context: McpContext<Config, YourFeaturesLayer>) => {
// This automatically adds ALL of your models from features.
mcpModels('yourDomain')(context)
return {}
}Другой способ организовать добавление моделей — из централизованного домена mcp. Поставьте его в качестве самого последнего домена после того, как все остальные домены будут загружены.
// /src/mcp/mcp.ts
import { McpContext, McpNamespace, mcpModels } from '@node-in-layers/mcp-server'
import { Config } from '@node-in-layers/core'
const create = (context: McpContext<Config>) => {
// Add all your models for your whole system in one go.
mcpModels('yourDomain')(context)
mcpModels('yourDomain2')(context)
mcpModels('yourDomain3')(context)
mcpModels('yourDomain4')(context)
return {}
}This server cannot be deployed
Hosted MCP server for AI-driven data ops. Create apps, manage schemas, and CRUD structured data.
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
A Model Context Protocol (MCP) server for Selise Blocks Cloud integration
