Проект MCP — Трекер дедлайнов / расписания занятий

Курсовая работа по MCP (FIT-HCMUS, преподаватель Kha Do) — на основе слайдов MCP — Plug Your Agent Into Everything.

Структура

mcp-homework/
├── server/
│   ├── core.js     ← logic MCP thật: 3 tools + 1 resource + 1 prompt
│   ├── server.js   ← chạy core qua stdio
│   └── http.js      ← chạy core qua Streamable HTTP + API key guard + /health
├── agent/
│   ├── host.js     ← agent = MCP HOST (load config, merge tools, dispatch, use_skill)
│   └── config.json ← khai báo model + các MCP server cần nối + nơi chứa skills
├── skills/
│   └── deadline-review/SKILL.md ← 1 skill orchestrate tool của server
└── README.md

Related MCP server: ScienceTokyoLMS-mcp

Тема сервера: Трекер дедлайнов / расписания занятий

• Tools

  • add_deadline({ title, subject, due }) — добавить дедлайн

  • list_deadlines({ subject?, onlyPending? }) — список с фильтрацией

  • complete_deadline({ id }) — отметить как выполненный, возвращает isError: true, если id неверный

• Resource: deadline://list — полный список, только для чтения

• Prompt: plan_my_week — запрос модели составить план на неделю на основе текущих дедлайнов

Запуск по частям

1. stdio server (тестирование через Inspector)

npm install
npx @modelcontextprotocol/inspector node server/server.js

2. HTTP server (локально, затем публичный деплой)

MCP_KEY=$(openssl rand -hex 32) node server/http.js
# test:
npx @modelcontextprotocol/inspector   # chọn Streamable HTTP, URL http://localhost:3000/mcp,
                                       # header Authorization: Bearer <MCP_KEY>

Деплой (Render/Fly/Railway...): задать переменную окружения MCP_KEY, открыть порт PORT, /health используется для health check платформы.

3. Agent host (использует оба сервера + skill)

cd agent && npm install
# cần Ollama chạy sẵn model qwen3.5:4b (hoặc đổi model/baseURL trong config.json)
node host.js "deadline tuần này của tôi thế nào?"

host.js будет: подключаться к stdio server + HTTP server → объединять список tools → строить индекс skill из skills/ → запускать цикл think/decide/act/observe, автоматически вызывать use_skill, когда вопрос совпадает с описанием skill, затем вызывать соответствующий MCP tool.

Самостоятельное тестирование

• Smoke test stdio server: вызов всех 3 tools, чтение resource, получение prompt, проверка isError при complete с несуществующим id — всё соответствует ожиданиям.

• HTTP server: запрос без ключа → 401; с правильным ключом → handshake initialize успешен; /health возвращает ok.

Осталось сделать перед сдачей

• Задеплоить HTTP-версию на публичную платформу (Render/Fly/Railway/Cloudflare Workers…), задать MCP_KEY, записать URL + ключ для проверяющего

• Установить Ollama + скачать qwen3.5:4b, протестировать agent/host.js с реальной моделью (тестовая версия выше проверяет только уровень MCP, без вызова LLM)

• Записать короткое демо-видео (см. раздел «Сдача работы» ниже)