Model Context Protocol (MCP) Client

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Este cliente Ruby MCP permite que assistentes e serviços de IA descubram, invoquem e gerenciem ferramentas externas por meio de um protocolo unificado, apoiando múltiplos mecanismos de transporte e conversões de formato para compatibilidade com APIs de IA.
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Criado por:
May 13 2025
Model Context Protocol (MCP) Client

Model Context Protocol (MCP) Client

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Model Context Protocol (MCP) Client
Este cliente Ruby MCP permite que assistentes e serviços de IA descubram, invoquem e gerenciem ferramentas externas por meio de um protocolo unificado, apoiando múltiplos mecanismos de transporte e conversões de formato para compatibilidade com APIs de IA.
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May 13 2025
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O que é Model Context Protocol (MCP) Client?

O cliente Ruby MCP permite a integração perfeita de ferramentas externas com serviços de IA implementando o Protocolo de Contexto de Modelo. Ele suporta vários transportes de comunicação, incluindo stdio e SSE, e gerencia vários servidores MCP simultaneamente. Os usuários podem descobrir ferramentas, invocar ações, lidar com notificações e converter formatos de ferramentas para APIs de IA, como OpenAI e Anthropic. O cliente facilita resultados de streaming em tempo real, tratamento de erros e métodos personalizados de RPC, tornando-o adequado para fluxos de trabalho complexos e gerenciamento de ferramentas em ambientes Ruby.

Quem usará Model Context Protocol (MCP) Client?

  • Desenvolvedores de IA
  • Desenvolvedores Ruby integrando ferramentas de IA
  • Organizações implantando assistentes de IA
  • Pesquisadores trabalhando com descoberta de ferramentas de IA
  • Empresas automatizando fluxos de trabalho com ferramentas externas

Como usar Model Context Protocol (MCP) Client?

  • Passo 1: Instale a gema usando `gem install ruby-mcp-client` ou adicione ao Gemfile.
  • Passo 2: Configure a conexão do servidor MCP (stdio ou SSE) com os detalhes do servidor.
  • Passo 3: Liste as ferramentas disponíveis usando `list_tools`.
  • Passo 4: Encontre ferramentas específicas usando `find_tools()` ou `find_tool()`.
  • Passo 5: invoque ferramentas com `call_tool()` ou `call_tools()` em lote.
  • Passo 6: trate os resultados transmitidos com `call_tool_streaming()`.
  • Passo 7: converta ferramentas para APIs de IA (OpenAI, Anthropic) por meio dos métodos fornecidos.
  • Passo 8: Registre-se para notificações de servidor e trate respostas.
  • Passo 9: Use `ping()` para verificar a conectividade do servidor e `cleanup()` para fechar conexões.

Características e Benefícios Principais de Model Context Protocol (MCP) Client

Principais recursos
  • Liste as ferramentas MCP disponíveis
  • Chame ferramentas individuais ou em lote
  • Transmita resultados em tempo real das ferramentas
  • Converta formatos para APIs da OpenAI, Anthropic e Google
  • Suporte a múltiplos mecanismos de transporte (stdio, SSE)
  • Lidar com notificações JSON-RPC
  • Configurar servidores através de arquivos JSON
  • Suporte a métodos RPC personalizados
  • Tratamento de erros e tentativas
  • Verificação de conectividade do servidor
Os benefícios
  • Facilita a integração simples com ferramentas externas de IA
  • Suporta múltiplos transportes de comunicação para robustez
  • Habilita a compatibilidade de formatos entre diferentes APIs de IA
  • Fornece resultados de streaming em tempo real
  • Suporta invocação em lote de ferramentas para eficiência
  • Lida automaticamente com notificações do servidor
  • Configuração flexível do servidor via JSON
  • Garante operação confiável e segura para threads
  • Simplifica a integração de fluxos de trabalho complexos de IA
  • Código aberto e extensível

Principais Casos de Uso & Aplicações de Model Context Protocol (MCP) Client

  • Integrando ferramentas externas em chatbots de IA para recuperação dinâmica de dados
  • Automatizando fluxos de trabalho que requerem acesso a sistemas externos
  • Suportando streaming em tempo real de resultados de ferramentas em aplicações de IA
  • Gerenciando múltiplos serviços externos com uma interface unificada
  • Convertendo ferramentas para compatibilidade com diferentes provedores de IA

FAQs sobre Model Context Protocol (MCP) Client

Desenvolvedor

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