MCPML 是一個設計用於輔助構建模型上下文協議 (MCP) 伺服器的 Python 框架。它提供 CLI 工具、OpenAI 代理 SDK 支援以及可擴展的架構，使開發者能夠有效地創建、自訂和部署符合 MCP 的伺服器。它支援結構化輸出、動態加載以及代理與 MCP 的集成，適合用於高級人工智慧和自動化解決方案。
新增日期：
創建者：
Apr 22 2025
精選
MCP Server Markup Language (MCPML) 是什麼？
MCPML 是一個全面的 Python 框架，用於構建模型上下文協議 (MCP) 伺服器。它提供一系列功能，包括用於人工或基於腳本操作的 CLI 工具，支援 OpenAI 代理以啟用 AI 驅動的功能，以及一個可擴展的架構，開發者可以添加自訂工具和服務。它的結構化輸出使用 Pydantic 模型確保數據一致性，並支援自訂代理類型的動態加載。該框架簡化了 MCP 伺服器的部署和管理，是整合 AI 代理、自動化工作流程和開發可擴展的 AI 驅動應用程式的理想選擇。
誰會使用 MCP Server Markup Language (MCPML)？
- AI 開發者
- 從事自動化的軟體工程師
- 專注於 AI 協議的研究者
- 部署 AI 伺服器解決方案的組織
如何使用 MCP Server Markup Language (MCPML)？
- 步驟 1: 通過提供的命令使用 pip 安裝 MCPML。
- 步驟 2: 使用必要的 API 金鑰配置您的環境。
- 步驟 3: 使用 CLI 命令運行或管理 MCP 伺服器。
- 步驟 4: 通過擴展框架開發自訂工具或代理。
- 步驟 5: 根據需要將您的 MCP 服務與 AI 代理或腳本整合。
MCP Server Markup Language (MCPML) 的核心特徵與益處
主要功能
- 使用 Python 構建符合 MCP 的伺服器
- 透過 CLI 公開伺服器功能
- 支援 OpenAI 代理 SDK
- 代理與 MCP 服務的集成
- 可擴展的架構以支持自訂工具
優點
- 簡化構建和管理 MCP 伺服器的過程
- 提供多樣的與 AI 代理的整合選項
- 支援結構化且一致的輸出數據
- 高度可自訂和可擴展
- 支援動態加載自訂組件
MCP Server Markup Language (MCPML) 的主要使用案例與應用
- 部署 AI 驅動的自動化伺服器
- 開發基於 MCP 協議的自訂 AI 工具
- 將 OpenAI 代理整合到企業工作流程中
- 構建可擴展的 AI 服務架構
MCP Server Markup Language (MCPML) 的常見問答
開發者
- a5c-ai
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