MCP 项目 — 截止日期 / 课程表追踪器

MCP 课程大作业（FIT-HCMUS，Kha Do 老师）— 基于幻灯片 MCP — Plug Your Agent Into Everything。

结构

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

服务器主题：截止日期 / 课程表追踪器

• 工具

  • add_deadline({ title, subject, due }) — 添加截止日期

  • list_deadlines({ subject?, onlyPending? }) — 列出，支持筛选

  • complete_deadline({ id }) — 标记完成，如果 id 错误则返回 isError: true

• 资源：deadline://list — 完整列表，只读

• 提示词：plan_my_week — 要求模型根据现有截止日期制定每周计划

分部分运行

1. stdio 服务器（用 Inspector 测试）

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

2. HTTP 服务器（本地，然后部署到公网）

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>

部署（Render/Fly/Railway...）：设置环境变量 MCP_KEY，暴露端口 PORT， /health 用于平台的健康检查。

3. Agent 主机（同时使用两个服务器 + 技能）

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 将：连接 stdio 服务器 + HTTP 服务器 → 合并工具列表 → 从 skills/ 构建技能索引 → 运行 think/decide/act/observe 循环，当问题 匹配技能描述时自动调用 use_skill，然后调用相应的 MCP 工具。

已自行测试

• stdio 服务器冒烟测试：调用全部 3 个工具，读取资源，获取提示词，检查 complete 不存在的 id 时返回 isError — 全部符合预期。

• HTTP 服务器：缺少 key 的请求 → 401；key 正确 → 握手 initialize 成功；/health 返回 ok。

提交前还需完成

• 将 HTTP 版本部署到公共平台（Render/Fly/Railway/Cloudflare Workers…）， 设置 MCP_KEY，记录 URL + key 供评分人员使用

• 安装 Ollama 并拉取 qwen3.5:4b，用真实模型运行 agent/host.js （上面的测试只验证了 MCP 层，未调用 LLM）

• 录制简短演示视频（见下方"提交"部分）