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🚀 MCP - 模型上下文协议

MCP（Model Context Protocol）是一种用于连接和管理模型与数据上下文的协议，它通过标准化接口，让开发者能轻松定义、管理和操作模型与数据之间的关系，满足不同业务场景的需求。

🚀 快速开始

安装MCP Inspector

为了方便调试和监控MCP服务，建议安装MCP Inspector：

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

启动Inspector

启动Inspector以监控MCP服务：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-sqlalchemy-server run mcp-sqlalchemy-server

访问提供的URL地址即可开始调试。

✨ 主要特性

什么是MCP？

MCP（Model Context Protocol）是一种用于连接和管理模型与数据上下文的协议。它允许开发者通过标准化接口来定义、管理和操作模型与数据之间的关系。

核心功能

模型定义：支持多种类型的模型定义，包括机器学习模型、规则引擎等。
上下文管理：提供对数据上下文的统一访问和控制能力。
协议扩展：支持自定义协议扩展，满足不同场景的需求。

支持的模型类型

机器学习模型（如TensorFlow、PyTorch）
规则引擎（如决策树、逻辑回归）
自然语言处理模型
图神经网络

数据上下文管理

数据源：支持多种数据源，包括关系型数据库、文件系统、HTTP API等。
数据预处理：提供丰富的数据预处理功能，如数据清洗、特征工程等。
数据存储：支持将处理后的数据存储到不同的存储系统中。

扩展协议

MCP允许开发者根据需求扩展协议，定义新的模型类型和数据上下文接口。这使得MCP能够适应各种复杂的业务场景。

💻 使用示例

基础用法

定义模型上下文

const modelContext = {
id: "model_001",
name: "Customer Segmentation Model",
type: "ml",
parameters: {
modelPath: "/path/to/model",
framework: "TensorFlow"
}
};

获取模型上下文

await MCPService.getHandlerContext("model_001");

更新模型上下文

const updatedContext = {
id: "model_001",
name: "Updated Customer Segmentation Model",
parameters: {
modelPath: "/new/path/to/model"
}
};
await MCPService.updateHandlerContext("model_001", updatedContext);

定义上下文

const context = new Context({
id: "context_001",
name: "Sales Data Context",
dataSource: {
type: "jdbc",
config: {
url: "jdbc:mysql://localhost:3306/salesdb",
user: "root",
password: "password"
}
},
preprocessors: [
new DataCleaner(),
new FeatureEngine()
]
});

await context.init();

执行模型推理

const input = {
features: [100, 200, 300],
modelId: "model_001"
};
const result = await MCPService.executeInference(input);
console.log(result);

📚 详细文档

核心接口

1. 定义模型上下文

通过定义模型上下文，可以明确模型的基本信息和参数。

2. 获取模型上下文

使用该接口可以获取指定模型的上下文信息。

3. 更新模型上下文

当模型的信息发生变化时，可以使用该接口更新模型上下文。

🔧 技术细节

问题排查步骤

检查服务状态：确保MCP服务已正确启动。
查看日志文件：通过日志文件定位具体问题。
验证配置文件：确认配置文件是否正确无误。

常见问题

问题：无法连接到数据源

原因：

数据源地址错误
数据库服务未启动
网络连接问题

解决方法：

检查数据源地址是否正确。
确保数据库服务已启动并运行。
查看网络配置，确保没有防火墙阻止连接。

问题：模型推理失败

原因：

模型路径错误
模型文件缺失
模型加载失败