MCP(Model Context Protocol)是专为LLM(大语言模型)应用设计的标准化协议
核心定义
MCP(Model Context Protocol)是专为LLM(大语言模型)应用设计的标准化协议,通过安全可控的方式向AI应用暴露数据和功能。主要提供以下能力:
- 标准化的上下文管理
- 安全的功能调用接口
- 跨平台的数据交互协议
- 可审计的操作日志记录
MCP三大原语
MCP Server 提供了三种核心原语,每种原语都有其特定的用途和特点:
- Tool(工具):服务器公开可执行的函数,供客户端和LLM调用,实现主动操作和数据写入。
- Resource(资源):服务器提供的只读数据,如文件、数据库记录、图片等,供客户端或应用获取上下文。
- Prompt(提示模板):可重用的交互模板,引导或标准化与LLM的对话流程。
技术架构
+----------------+ +----------------+ +----------------+
| MCP Client | ← → | MCP Server | ← → | MCP Host |
+----------------+ +----------------+ +----------------+↓ ↓ ↓
+----------------+ +----------------+ +----------------+
| LLM Application | | API Endpoints | | Data Sources |
+----------------+ +----------------+ +----------------+
通信方式
MCP服务端支持两种与客户端的数据通信方式:
1. 标准输入输出(stdio)
- 原理:客户端将服务端作为子进程启动,通过标准输入输出进行数据交换。
- 适用场景:本地运行,低延迟、高效率,适合快速响应的本地应用。
2. 基于HTTP的服务器推送事件(SSE)
- 原理:客户端与服务端通过HTTP协议通信,利用SSE实现服务端向客户端实时推送数据。
- 适用场景:分布式或远程部署,适合跨物理位置的服务集成。
开发指南
Python环境管理与FastMCP安装
推荐使用uv进行Python环境管理:
- 安装uv(Windows):
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c “irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex” - 初始化项目并指定Python版本:
uv init py-app -p 3.11.9 - 创建并激活虚拟环境:
uv venv
source .venv/bin/activate - 安装FastMCP库:
pip install fastmcp
版本推荐
- Python 3.10及以上,支持async/await
- FastMCP库需通过pip安装
Python服务端开发示例
以下为基于FastMCP的MCP服务端完整示例,包含Tool与Resource原语:
from mcp.server.fastmcp import FastMCPmcp = FastMCP("Demo 🚀")@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:"""两个数字相加"""return a + b@mcp.tool()
async def calculate(expression: str) -> str:"""计算一个简单的数学表达式。Args:expression: 要计算的数学表达式(如"1 + 2")Returns:str: 计算结果"""try:result = eval(expression)return f"计算结果: {result}"except Exception as e:return f"计算错误: {str(e)}"@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:"""获取个性化问候语"""return f"Hello, {name}!"if __name__ == "__main__":mcp.run(transport='stdio')
TypeScript 集成
import { MCPServer } from 'mcp-ts';
const server = new MCPServer('GitHubIntegrator');server.registerTool({name: 'search_repos',description: '搜索GitHub仓库',execute: async (query: string) => {// 调用GitHub API}
});
相关文章:
MCP(Model Context Protocol)是专为LLM(大语言模型)应用设计的标准化协议
核心定义 MCP(Model Context Protocol)是专为LLM(大语言模型)应用设计的标准化协议,通过安全可控的方式向AI应用暴露数据和功能。主要提供以下能力: 标准化的上下文管理安全的功能调用接口跨平台的数据交…...
Midscene.js Chrome 插件实战:AI 驱动的 UI 自动化测试「喂饭教程」
Midscene.js Chrome 插件实战:AI 驱动的 UI 自动化测试「喂饭教程」 前言一、Midscene.js 简介二、环境准备与插件安装1. 安装 Chrome 插件2. 配置模型与 API Key三、插件界面与功能总览四、实战演练:用自然语言驱动网页自动化1. 典型场景一(Action):账号登录步骤一:打开…...
Python在大数据机器学习模型的多模态融合:深入探索与实践指南
一、多模态融合的全面概述 1.1 多模态融合的核心概念 多模态融合(Multimodal Fusion)是指将来自不同传感器或数据源(如图像、文本、音频、视频、传感器数据等)的信息进行有效整合,以提升机器学习模型的性能和鲁棒性。在大数据环境下,多模态融合面临着独特的挑战和机遇: 数…...
C++ 访问者模式详解
访问者模式(Visitor Pattern)是一种行为设计模式,它允许你将算法与对象结构分离,使得可以在不修改现有对象结构的情况下定义新的操作。 核心概念 设计原则 访问者模式遵循以下设计原则: 开闭原则:可以添…...
实验-有限状态机2(数字逻辑)
目录 一、实验内容 1.1 介绍 1.2 内容 二、实验步骤 2.1 电路原理图 2.2 步骤 2.3 状态图 4.4 状态转换表和输出表 2.5 具体应用场景 三、调试 四、实验使用环境 五、实验小结与思考 5.1 遇到的问题及解决方法 5.2 实验收获 一、实验内容 1.1 介绍 在解决更复…...
IC解析之TPS92682-Q1(汽车LED灯控制IC)
目录 1 IC特性介绍2 主要参数3 接口定义4 工作原理分析TPS92682-Q1架构工作模式典型应用通讯协议 控制帧应答帧协议5 总结 1 IC特性介绍 TPS92682 - Q1 是德州仪器(TI)推出的一款双通道恒压横流控制器,同时还具有各种电器故障保护,…...
数据结构-堆
目录 heapq 导入 初始化 插入元素 返回最小值 PriorityQueue 导入 初始化 入队 出队 堆是一颗树,其每个节点都有一个值,且(小根堆:每个父节点都小于等于其子节点 (在进树时不断进行比较 STL中的 priority…...
提升编程效率的利器:Zed高性能多人协作代码编辑器
在当今这个快节奏的开发环境中,一个高效、灵活的代码编辑器无疑对开发者们起着至关重要的支持作用。Zed,作为来自知名编辑器Atom和语法解析器Tree-sitter的创造者的心血之作,正是这样一款高性能支持多人合作的编辑神器。本文将带领大家深入探…...
【25软考网工】第六章 网络安全(1)网络安全基础
博客主页: christine-rr-CSDN博客 专栏主页: 软考中级网络工程师笔记 大家好,我是christine-rr !目前《软考中级网络工程师》专栏已经更新二十多篇文章了,每篇笔记都包含详细的知识点,希望能帮助到你! 今日…...
Java中的包装类
目录 为什么要有包装类 包装类的作用 基本数据类型和包装类的对应关系 包装类的核心功能 装箱(Boxing)和拆箱(Unboxing) 装箱: 拆箱: 类型转换 字符串<----->基本类型 进制转换 自动装箱与…...
催缴机器人如何实现停车费追缴“零遗漏”?
面对高达35%的停车欠费率,传统人工催缴模式因效率低、成本高、覆盖有限等问题,难以应对海量欠费订单的挑战。本文带大家探究“催缴机器人”如何实现停车费追缴“零遗漏”,实现从“被动催缴”到“主动管理”的跨越。 智慧停车欠费自动化追缴系…...
Oracle 执行计划中的 ACCESS 和 FILTER 详解
Oracle 执行计划中的 ACCESS 和 FILTER 详解 在 Oracle 执行计划中,ACCESS 和 FILTER 是两个关键的操作类型,它们描述了 Oracle 如何检索和处理数据。理解这两个概念对于 SQL 性能调优至关重要。 ACCESS(访问) ACCESS 表示 Ora…...
使用FastAPI微服务在AWS EKS中构建上下文增强型AI问答系统
系统概述 本文介绍如何使用FastAPI在AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)上构建一个由多个微服务组成的AI问答系统。该系统能够接收用户输入的提示(prompt),通过调用其他微服务从AWS ElastiCache on Redis和Amazon DynamoDB获取相关上下文,然后利用AW…...
oracle dblink varchar类型查询报错记录
在使用Oracle DBLink(数据库链接)查询VARCHAR类型数据时,有时会遇到报错问题。这些错误可能与数据类型转换、字符集设置、数据库版本兼容性等因素有关。本文将详细分析常见的报错原因及其解决方法。 一、常见报错及其原因 1. ORA-01722: in…...
计算人声录音后电平的大小(dB SPL->dBFS)
计算人声录音后电平的大小 这里笔记记录一下,怎么计算已知大小的声音,经过麦克风、声卡录制后软件内录得的音量电平值。(文章最后将计算过程整理为Python代码,方便复用) 假设用正常说话的声音大小65dB(SP…...
Android kernel日志中healthd关键词意义
Android kernel日志中healthd关键词意义 在kernel的healthd日志中会打印电池信息。通常比较关心的是电池温度,剩余电量,电压,电池健康,电池状况等。 level:剩余电量。 voltage:电压。 temperatureÿ…...
操作系统面试问题(4)
32.什么是操作系统 操作系统是一种管理硬件和软件的应用程序。也是运行在计算机中最重要的软件。它为硬件和软件提供了一种中间层,让我们无需关注硬件的实现,把心思花在软件应用上。 通常情况下,计算机上会运行着许多应用程序,它…...
【nestjs】一般学习路线
nestjs中文文档 其实几个月前也对nestjs进行了学习,前前后后看了很多文档、博客,另外也找了相应的代码看了,但最后也还是一知半解,只是知道大概怎么写,怎么用。 这次下定决心再次看一遍,从代码学习到文档…...
多线程面试题总结
基础概念 进程与线程的区别 进程:操作系统资源分配的基本单位,有独立内存空间线程:CPU调度的基本单位,共享进程资源对比: 创建开销:进程 > 线程通信方式:进程(IPC)、线程(共享内存)安全性:进程更安全(隔离),线程需要同步线程的生命周期与状态转换 NEW → RUNNABLE …...
面试常考算法2(核心+acm模式)
15. 三数之和 核心代码模式 class Solution {public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {List<List<Integer>> ansnew ArrayList<>();Arrays.sort(nums);int lennums.length;int pre2000000;for(int i0;i<len-2;i){while(i<len-…...
虚拟文件系统
虚拟文件系统(Virtual File System,VFS)是操作系统内核中的一个抽象层,它为不同的文件系统(如ext4、NTFS、FAT32等)提供统一的访问接口。通过VFS,用户和应用程序无需关心底层文件系统的具体差异…...
机器学习与深度学习的区别与联系:多角度详细分析
机器学习与深度学习的区别与联系:多角度详细分析 引言 随着人工智能技术的快速发展,机器学习和深度学习已成为当今科技领域的核心驱动力。尽管这两个术语经常被一起提及,甚至有时被互换使用,但它们之间存在着明显的区别和紧密的…...
c++:迭代器(Iterator)
目录 🚪什么是迭代器? 🔧 迭代器的本质 为什么不用普通数组或下标? STL容器的迭代器并不是共用一个类型! 迭代器的类型(Iterator Categories) 📦 常见容器的迭代器类型 ✅ 迭…...
MindSpore框架学习项目-ResNet药物分类-数据增强
目录 1.数据增强 1.1设置运行环境 1.1.1数据预处理 数据预处理代码解析 1.1.2数据集划分 数据集划分代码说明 1.2数据增强 1.2.1创建带标签的可迭代对象 1.2.2数据预处理与格式化(ms的data格式) 从原始图像数据到 MindSpore 可训练 / 评估的数…...
python打卡day20
特征降维------特征组合(以SVD为例) 知识点回顾: 奇异值的应用: 特征降维:对高维数据减小计算量、可视化数据重构:比如重构信号、重构图像(可以实现有损压缩,k 越小压缩率越高&#…...
2025数维杯数学建模B题完整限量论文:马拉松经济的高质量发展思路探索
2025数维杯数学建模B题完整限量论文:马拉松经济的高质量发展思路探索,先到先得 B题完整论文https://www.jdmm.cc/file/2712066/ 近年来,我国马拉松赛事数量呈现 “ 先井喷、后调整、再复苏 ” 的显著 变化。据中国田径协会数据, …...
深入解析WPF中的3D图形编程:材质与光照
引言 在Windows Presentation Foundation (WPF) 中创建三维(3D)图形是一项既有趣又具有挑战性的任务。为了帮助开发者更好地理解如何使用WPF进行3D图形的渲染,本文将深入探讨GeometryModel3D类及其相关的材质和光源设置。 1、GeometryModel3D类简介 GeometryMode…...
python格式化小数加不加f的区别
一直好奇这个f是必须加的吗,但是不论是搜索还是ai都给不出准确的回复,就自己测试了一下 结论是不带f指定的是总的数字个数,包含小数点前的数字 带f的就是仅指小数点后数字个数 需要注意的是不带f的话数字是会用科学计数法表示的ÿ…...
【MySQL】存储引擎 - FEDERATED详解
📢博客主页:https://blog.csdn.net/2301_779549673 📢博客仓库:https://gitee.com/JohnKingW/linux_test/tree/master/lesson 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正! &…...
window 显示驱动开发-线性内存空间段
线性内存空间段是显示硬件使用的经典段类型。 线性内存空间段符合以下模型: 它虚拟化位于图形适配器上的视频内存。GPU 直接访问它;也就是说,无需通过页面映射进行重定向。它在一维地址空间中以线性方式进行管理。 驱动程序将DXGK_SEGMENTDESCRIPTOR结…...
uniapp-商城-46-创建schema并新增到数据库
在后台页面中,数据管理是关键。最初,数据可能是通过代码硬编码在页面中,但这种方式缺乏灵活性和扩展性。为了适应实际需求,应使用数据库来存储数据,允许用户自行添加和更新信息。通过数据库,后台页面可以动…...
Go语言的宕机恢复,如何防止程序奔溃
Go语言中的panic机制用于处理程序中无法继续执行的严重错误。当程序触发panic时,当前函数的执行会立即停止,程序开始逐层向上回溯调用栈,执行每个函数的defer语句,直到到达recover函数或者程序崩溃退出。通过recover函数ÿ…...
阅文集团C++面试题及参考答案
能否不使用锁保证多线程安全? 在多线程编程中,锁(如互斥锁、信号量)是实现线程同步的传统方式,但并非唯一方式。不使用锁保证多线程安全的核心思路是避免共享状态、使用原子操作或采用线程本地存储。以下从几个方面详…...
三款实用电脑工具
今天为大家精心推荐三款实用软件,分别是人声伴奏分离软件、文件夹迁移软件和文字转拼音软件。 第一款:NovaMSS NovaMSS是一款功能强大的人声伴奏分离软件,它提供社区版和专业版,社区版永久免费。 该软件能够一键提取人声、伴奏、…...
【图片识别内容改名】图片指定区域OCR识别并自动重命名,批量提取图片指定内容并重命名,基于WPF和阿里云OCR识别的解决
基于WPF和阿里云OCR的图片区域识别与自动重命名解决方案 应用场景 电商商品管理:批量处理商品图片,从固定区域识别商品名称、型号、价格等信息,重命名为"商品名称_型号_价格.jpg"格式档案数字化:扫描后的合同、文件等图片,从固定位置识别合同编…...
可再生能源中的隔离栅极驱动器:光伏逆变器的游戏规则改变者
在迈向可持续未来的征程中,可再生能源已成为全球发展的基石。在可再生能源中,太阳能以其可及性和潜力脱颖而出。光伏(PV)逆变器是太阳能系统的核心,它严重依赖先进技术将太阳能电池板的直流电转换为可用的交流电。隔离栅极驱动器就是这样一种…...
解决:EnvironmentNameNotFound: Could not find conda environment?
明明创建了环境却找不到? conda env list 查看所有环境 使用绝对路径激活 conda activate /home/guokaiyin/miniconda3/envs/synthocc...
Java SE(10)——抽象类接口
1.抽象类 1.1 概念 在之前讲Java SE(6)——类和对象(一)的时候说过,所有的对象都可以通过类来抽象。但是反过来,并不是说所有的类都是用来抽象一个具体的对象。如果一个类本身没有足够的信息来描述一个具体的对象,而…...
数据结构与算法—顺序表和链表(1)
数据结构与算法—顺序表(1) 线性表顺序表概念与结构分类静态顺序表动态顺序表 动态顺序表的实现 线性表 线性表(linear list)是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。线性表是⼀种在实际中⼴泛使⽤的数据结构,常⻅的…...
软件测试的概念
需求的概念 开发模型 测试模型 1. 什么是需求 在多数软件公司,会有两部分需求,⼀部分是⽤⼾需求,⼀部分是软件需求。 1.1 ⽤⼾需求 ⽤⼾需求:可以简单理解为甲⽅提出的需求,如果没有甲⽅,那么就是终端⽤⼾…...
基于Qwen-14b的基础RAG实现及反思
1、概览 本文主要介绍RAG的基础实现过程,给初学者提供一些帮助,RAG即检索增强生成,主要是两个步骤:检索、生成,下面将基于这两部分进行介绍。 2、检索 检索的主要目的是在自定义的知识库kb中查询到与问题query相关的候…...
TikTok广告投放优化指南
1. 广告账户时区设置 在创建广告账户时,建议优先选择美国太平洋时区(UTC-8洛杉矶时间),这有助于与国际投放节奏保持一致。 2. 达人视频授权问题解答 当在广告后台选择"Affiliate post"却找不到已授权的达人视频时,这种情况确实会…...
WorkManager与Kotlin后台任务调度指南
在Android开发中,使用WorkManager和Kotlin可以高效管理后台任务。以下是分步指南及关键概念: 1. 添加依赖项 在build.gradle文件中添加依赖: dependencies {implementation("androidx.work:work-runtime-ktx:2.7.1") }2. 创建Wor…...
生信服务器如何安装cellranger|生信服务器安装软件|单细胞测序软件安装
一.Why cellranger Cell Ranger 是由 10x Genomics 公司开发的一款用于处理其单细胞测序(single-cell RNA-seq, scRNA-seq)数据的软件套件。它主要用于将原始测序数据(fastq 文件)转换为可以用于下游分析的格式,比如基…...
Spring Web MVC基础理论和使用
目录 什么是MVC 什么是SpringMVC SpringMVC基础使用 建立连接 RequestMapping介绍 请求 传递参数 传递对象 参数重命名 传递数组 传递JSON数据 获取URL中参数 上传文件 获取Cookie/Session 获取Header 响应 返回静态页面 RestController和Controller的区别 返…...
Go Modules 的基本使用
在 Go Modules 项目中,首次运行时下载依赖包的正确流程需要根据项目情况区分处理。以下是详细步骤和最佳实践: 一、首次初始化项目的标准流程 1.1 创建项目目录并初始化模块 mkdir myproject && cd myproject go mod init github…...
等保系列(三):等保测评的那些事
一、等保测评主要做什么 1、测评准备阶段 (1)确定测评对象与范围 明确被测系统的边界、功能模块、网络架构及承载的业务。 确认系统的安全保护等级(如二级、三级)。 (2)签订测评合同 选择具备资质的测…...
一种海杂波背景下前视海面目标角超分辨成像方法——论文阅读
一种海杂波背景下前视海面目标角超分辨成像方法 1. 专利的研究目标与实际问题1.1 研究目标1.2 实际意义2. 专利的创新方法、公式及优势2.1 总体思路2.2 关键公式及技术细节2.2.1 运动几何模型2.2.2 方位卷积模型2.2.3 贝叶斯反演与迭代方程2.2.4 参数估计2.3 与传统方法的对比优…...
在线caj转换word
CAJ格式是中国知网特有的一种文献格式,在学术研究等领域广泛使用,但有时我们需要将其转换为Word格式,方便编辑、引用文献。本文分享如何轻松将CAJ转换为word的转换工具,提高阅读和办公效率。 如何将CAJ转换WORD? 1、使用CAJ转换…...
考研英一学习笔记 2018年
2018 年全国硕士研究生招生考试 英语 (科目代码:201) Section Ⅰ Use of English Directions: Read the following text. Choose the best word(s) for each numbered blank and mark A, B, C or D on the ANSWER SHEET. (10 points) Trust i…...