Este proyecto demuestra una configuración sencilla de cliente-servidor MCP, permitiendo que los grandes modelos de lenguaje interactúen con herramientas externas y API a través de un protocolo estandarizado, facilitando la comunicación segura por múltiples canales.
Añadido el:
Creado por:
May 07 2025
Este proyecto demuestra una configuración sencilla de cliente-servidor MCP, permitiendo que los grandes modelos de lenguaje interactúen con herramientas externas y API a través de un protocolo estandarizado, facilitando la comunicación segura por múltiples canales.
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Sofian Hadiwijaya
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Camtasia Online es una herramienta gratuita para grabación de pantalla y edición de video, todo desde tu navegador web.
Avoid.so
Avoid.so ofrece tecnología avanzada de humanización de IA para evitar de manera fluida los algoritmos de detección de IA.
Chatronix
Agregador LLM que conecta múltiples modelos de IA en una plataforma para comparación, integración y automatización.
¿Qué es Basic implementation MCP client server?
El proyecto de Python cliente-servidor MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) permite a los LLM conectarse sin problemas a herramientas externas, APIs y recursos a través de un protocolo seguro y extensible. Incluye un servidor MCP que expone herramientas a través de SSE y un cliente MCP que interactúa con el servidor, utilizando modelos de OpenAI para el procesamiento. Diseñado para desarrolladores, esta configuración admite flujos de trabajo avanzados, integración de herramientas y comunicaciones seguras, haciendo que las interacciones entre AI y humanos sean más versátiles y poderosas en diversas aplicaciones.
¿Quién usará Basic implementation MCP client server?
- Desarrolladores que trabajan con integraciones de AI
- Investigadores en protocolos de modelos de lenguaje
- Organizaciones que implementan herramientas habilitadas por AI
¿Cómo usar Basic implementation MCP client server?
- Paso 1: Instalar dependencias con uv sync
- Paso 2: Configurar variables de entorno en el archivo `.env`
- Paso 3: Iniciar el servidor MCP utilizando `uv run server.py`
- Paso 4: Ejecutar el cliente MCP con `uv run client.py`
- Paso 5: Interactuar a través del aviso del cliente para consultas y uso de herramientas
Características y Beneficios Clave de Basic implementation MCP client server
Las características principales
- Expone herramientas a través de SSE
- Se conecta a modelos de OpenAI para el procesamiento de consultas
- Soporta comunicación multicanal
Los beneficios
- Integración de herramientas segura y estandarizada
- Comunicación en tiempo real con recursos externos
- Admite flujos de trabajo extensibles para interacciones de AI
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Basic implementation MCP client server
- Chatbots impulsados por AI con integración de API externa
- Flujos de trabajo de investigación para pruebas de protocolo de modelo de lenguaje
- Organizaciones que despliegan herramientas de automatización inteligente
FAQs sobre Basic implementation MCP client server
Desarrollador
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