🚀 通用MCP – 模块化实用工具服务器
本项目展示了如何创建一个基于 模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP） 的教育性且具备实用功能的服务器，它能让语言模型（如ChatGPT）实时执行实用工具，例如获取天气信息、进行计算、查询定义、翻译文本等等。
🚀 快速开始
本地安装
- 克隆此仓库：
git clone https://github.com/tu-usuario/MCP-para-todo.git
cd MCP-para-todo
- 安装依赖：
npm install
- 基于
.env.example文件创建.env文件：
cp .env.example .env
- 以开发模式运行服务器：
npm run dev
新增工具
- 在
src/tools目录下创建新文件，例如myTool.ts。 - 导出一个
ToolHandler函数。 - 在
src/mcp/server.ts中注册该工具。
✨ 主要特性
🤖 什么是MCP？
MCP（模型上下文协议） 是一种允许语言模型通过结构化消息与外部工具进行交互的架构，它也是ChatGPT所使用的“插件”或“工具”背后的原理。借助MCP，语言模型不再局限于纯文本回复，而是能够 调用实际的功能，如API、进行计算、访问数据库、实现自动化操作等。
📌 MCP为何重要？
- 使人工智能能够与 现实世界 建立连接。
- 非常适合创建智能助手、语音交互界面、自主机器人等。
- 实现了模型推理与实际动作执行的分离。
🛠 已实现的工具
| 工具 | 描述 | 预期输入 |
|---|---|---|
weather |
获取城市的当前天气情况 | { "city": "Buenos Aires" } |
dictionary |
返回单词的定义和同义词 | { "word": "freedom" } |
math |
计算数学表达式的值 | { "expression": "3 * (4+1)" } |
💡 使用建议
灵感与未来应用方向
- 个人助手（支持语音或聊天交互）
- 任务自动化
- 无障碍辅助工具
- 学习现代大语言模型架构