Этот демо-клиент MCP демонстрирует подключение к серверу MCP, вызов больших языковых моделей, таких как qwen3-235b, а также поддержку вызова пользовательских инструментов и потоковых ответов, что подходит для разработки и интеграции ИИ.
Добавлено:
Создано:
May 13 2025
Этот демо-клиент MCP демонстрирует подключение к серверу MCP, вызов больших языковых моделей, таких как qwen3-235b, а также поддержку вызова пользовательских инструментов и потоковых ответов, что подходит для разработки и интеграции ИИ.
Добавлено:
Created by:
May 13 2025
Handson Huang
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP) Client Demo?
Демо-клиент MCP предназначен для облегчения взаимодействия с ИИ-моделями через Протокол Контекста Модели. Он подключается к серверу MCP, поддерживает вызов больших языковых моделей, таких как qwen3-235b для ведения беседы, и позволяет вызывать пользовательские инструменты для расширенной функциональности. Демонстрация обрабатывает потоковые ответы, что делает ее подходящей для приложений ИИ в реальном времени. Она имеет простую настройку с использованием Node.js, TypeScript и ключей API DashScope и может быть настроена для работы с серверами MCP, основанными на файловой системе. Это позволяет разработчикам эффективно строить, тестировать и разрабатывать службы на основе ИИ, используя MCP для гибких и масштабируемых взаимодействий с моделями.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) Client Demo?
- Разработчики ИИ
- Интеграторы продуктов
- Научные сотрудники
- Практики протокола MCP
Как использовать Model Context Protocol (MCP) Client Demo?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub
- Шаг 2: Установите зависимости с помощью npm
- Шаг 3: Создайте и настройте файл .env с ключами API
- Шаг 4: Настройте подключение к серверу MCP в server-config.json
- Шаг 5: Соберите проект с помощью npm run build
- Шаг 6: Запустите демо с помощью node build/index.js
- Шаг 7: Следуйте подсказкам для взаимодействия с ИИ-моделью и изучения функций
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) Client Demo
Основные функции
- Подключение к серверу MCP
- Вызов больших языковых моделей
- Поддержка вызова пользовательских инструментов
- Обработка потоковых ответов
Преимущества
- Обеспечивает гибкое взаимодействие с моделями ИИ
- Поддерживает потоковую передачу ответов в реальном времени
- Поддерживает пользовательские инструменты для расширенной функциональности
- Легко настраивать и расширять
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) Client Demo
- Чат-боты для ИИ-помощников
- Исследования и эксперименты с MCP
- Интеграционное тестирование для ИИ-сервисов
- Прототипирование пользовательских ИИ-рабочих процессов
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) Client Demo
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.