Model Context Protocol (MCP) Client
Dieser Ruby MCP-Client ermöglicht es KI-Assistenten und -Diensten, externe Tools über ein einheitliches Protokoll zu entdecken, zu invokieren und zu verwalten, unterstützt mehrere Transportmechanismen und Formatkonvertierungen für die Kompatibilität mit KI-APIs.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
May 13 2025
Model Context Protocol (MCP) Client
Dieser Ruby MCP-Client ermöglicht es KI-Assistenten und -Diensten, externe Tools über ein einheitliches Protokoll zu entdecken, zu invokieren und zu verwalten, unterstützt mehrere Transportmechanismen und Formatkonvertierungen für die Kompatibilität mit KI-APIs.
Hinzugefügt am:
Created by:
May 13 2025
Szymon Kurcab
Ausgewählt
Was ist Model Context Protocol (MCP) Client?
Der MCP Ruby-Client ermöglicht die nahtlose Integration externer Tools mit KI-Diensten durch die Implementierung des Modellkontextprotokolls. Er unterstützt verschiedene Kommunikationsübertragungen, einschließlich stdio und SSE, und verwaltet gleichzeitig mehrere MCP-Server. Benutzer können Tools entdecken, Aktionen aufrufen, Benachrichtigungen verarbeiten und Tool-Formate für KI-APIs wie OpenAI und Anthropic konvertieren. Der Client erleichtert die Bereitstellung von Streaming-Ergebnissen in Echtzeit, Fehlerbehandlung und benutzerdefinierte RPC-Methoden, was ihn für komplexe KI-Workflows und Tool-Management in Ruby-Umgebungen geeignet macht.
Wer wird Model Context Protocol (MCP) Client verwenden?
- KI-Entwickler
- Ruby-Entwickler, die KI-Tools integrieren
- Organisationen, die KI-Assistenten einführen
- Forscher, die an der Entdeckung von KI-Tools arbeiten
- Unternehmen, die Arbeitsabläufe mit externen Tools automatisieren
Wie verwendet man Model Context Protocol (MCP) Client?
- Schritt 1: Installieren Sie das Gem über `gem install ruby-mcp-client` oder fügen Sie es der Gemfile hinzu.
- Schritt 2: Konfigurieren Sie die MCP-Serververbindung (stdio oder SSE) mit den Serverdetails.
- Schritt 3: Listen Sie verfügbare Tools mit `list_tools` auf.
- Schritt 4: Finden Sie spezifische Tools mit `find_tools()` oder `find_tool()`.
- Schritt 5: Rufen Sie Tools mit `call_tool()` oder `call_tools()` im Batch auf.
- Schritt 6: Verarbeiten Sie gestreamte Ergebnisse mit `call_tool_streaming()`.
- Schritt 7: Konvertieren Sie Tools für KI-APIs (OpenAI, Anthropic) über die bereitgestellten Methoden.
- Schritt 8: Registrieren Sie Serverbenachrichtigungen und verarbeiten Sie Antworten.
- Schritt 9: Verwenden Sie `ping()`, um die Serverkonnektivität zu überprüfen, und `cleanup()`, um Verbindungen zu schließen.
Die Kernfunktionen und Vorteile von Model Context Protocol (MCP) Client
Die Hauptfunktionen
- Verfügbare MCP-Tools auflisten
- Einzelne oder Batch-Tools aufrufen
- Echtzeit-Toolergebnisse streamen
- Formate für OpenAI, Anthropic und Google-APIs konvertieren
- Unterstützung mehrerer Transportmechanismen (stdio, SSE)
- JSON-RPC-Benachrichtigungen verarbeiten
- Server über JSON-Dateien konfigurieren
- Eigenes RPC-Methoden unterstützen
- Fehlerbehandlung und Wiederholungen
- Serververbindungsprüfungen
Die Vorteile
- Erleichtert die einfache Integration mit externen KI-Tools
- Unterstützt mehrere Kommunikationsübertragungen für Robustheit
- Ermöglicht die Formatkompatibilität zwischen verschiedenen KI-APIs
- Bietet Streaming-Ergebnisse in Echtzeit
- Unterstützt Batch-Toolaufrufe zur Effizienz
- Bearbeitet serverseitige Benachrichtigungen automatisch
- Flexible Serverkonfiguration über JSON
- Stellt thread-sicheren und zuverlässigen Betrieb sicher
- Vereinfacht die Integration komplexer KI-Workflows
- Open Source und erweiterbar
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Model Context Protocol (MCP) Client
- Integration externer Tools in KI-Chatbots zur dynamischen Datenabfrage
- Automatisierung von Arbeitsabläufen, die den Zugriff auf externe Systeme erfordern
- Unterstützung der Echtzeit-Streaming von Toolergebnissen in KI-Anwendungen
- Verwaltung mehrerer externer Dienste über eine einheitliche Schnittstelle
- Konvertierung von Tools für die Kompatibilität mit verschiedenen KI-Anbietern
FAQs zu Model Context Protocol (MCP) Client
Entwickler
- simonx1
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Entwickler-Tools
Eine Desktop-Anwendung zur Verwaltung von Server- und Client-Interaktionen mit umfassenden Funktionen.
Ein Model Context Protocol-Server für Eagle, der den Datenaustausch zwischen der Eagle-App und Datenquellen verwaltet.
Ein chatbasierter Client, der verschiedene MCP-Tools direkt in einer Chat-Umgebung integriert und verwendet, um die Produktivität zu steigern.
Ein Docker-Image, das mehrere MCP-Server hostet, die über einen einheitlichen Einstiegspunkt mit Supergateway-Integration zugänglich sind.
Bietet Zugriff auf YNAB-Kontostände, Transaktionen und Transaktionserstellung über das MCP-Protokoll.
Ein schneller, skalierbarer MCP-Server zur Verwaltung von Echtzeit-Multi-Client-Zerodha-Handelsoperationen.
Ein remote SSH-Client, der sicheren, proxy-basierten Zugriff auf MCP-Server für die Nutzung von Remote-Tools ermöglicht.
Ein auf Spring basierender MCP-Server mit KI-Funktionen zur Verwaltung und Verarbeitung von Minecraft-Mod-Kommunikationsprotokollen.
Ein minimalistischer MCP-Client mit wesentlichen Chat-Funktionen, der mehrere Modelle und kontextuelle Interaktionen unterstützt.
Ein sicherer MCP-Server, der es KI-Agenten ermöglicht, mit der Authenticator-App für 2FA-Codes und Passwörter zu interagieren.
Forschung und Daten
Eine Serverimplementierung, die das Model Context Protocol unterstützt und die industriellen KI-Fähigkeiten von CRIC integriert.
Bietet in Echtzeit Daten zu Verkehr, Luftqualität, Wetter und Fahrradverleih für die Stadt Valencia auf einer einheitlichen Plattform.
Eine React-Anwendung, die die Integration mit Supabase über MCP-Tools und Tambo zur Registrierung von UI-Komponenten demonstriert.
Ein MCP-Client, der die Brave Search API für Websuchen integriert und das MCP-Protokoll für eine effiziente Kommunikation nutzt.
Ein Protokollserver, der nahtlose Kommunikation zwischen Umbraco CMS und externen Anwendungen ermöglicht.
NOL integriert LangChain und Open Router, um einen Multi-Client-MCP-Server mit Next.js zu erstellen.
Verbindet LLMs mit dem Firebolt Data Warehouse für autonome Abfragen, Datenzugriff und Einsichtsgenerierung.
Ein Client-Framework zur Verbindung von KI-Agenten mit MCP-Servern, das das Entdecken und Integrieren von Werkzeugen ermöglicht.
Spring Link erleichtert das Verknüpfen und Verwalten mehrerer Spring Boot-Anwendungen effizient in einer einheitlichen Umgebung.
Ein Open-Source-Client, um mit mehreren MCP-Servern zu interagieren und nahtlosen Tool-Zugang für Claude zu ermöglichen.
KI-Chatbot
Integriert APIs, KI und Automatisierung, um die Funktionen von Server und Client dynamisch zu verbessern.
Bietet langfristigen Speicher für LLMs, indem kontextuelle Informationen über MCP-Standards gespeichert und abgerufen werden.
Ein fortschrittlicher Server zur Analyse klinischer Beweise, der die personalisierte Medizin und die Onkologieforschung mit flexiblen Suchoptionen unterstützt.
Eine Plattform, die A2A-Agenten, Werkzeuge, Server und Clients sammelt, um effektive Agentenkommunikation und -zusammenarbeit zu ermöglichen.
Ein auf Spring basierender Chatbot für Cloud Foundry, der sich mit KI-Diensten, MCP und memGPT für erweiterte Funktionen integriert.
Ein KI-Agent, der macOS mit Betriebssystem-Tools steuert, kompatibel mit MCP, der die Systemverwaltung über KI erleichtert.
PHP-Client-Bibliothek, die die Interaktion mit MCP-Servern über SSE, StdIO oder externe Prozesse ermöglicht.
Eine Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung autonomer Agenten, Werkzeuge, Server und Clients für Automatisierungsaufgaben.
Ermöglicht die Interaktion mit leistungsstarken Text-to-Speech- und Videoerzeugungs-APIs zur Erstellung von Multimediainhalten.
Ein MCP-Server, der API-Zugriff auf RedNote (XiaoHongShu, xhs) für nahtlose Integration bietet.