Model Context Protocol (MCP) Client
這個 Ruby MCP 客戶端允許 AI 助手和服務使用統一的協議來發現、調用和管理外部工具，支持多種傳輸機制和格式轉換，以適應 AI API 的兼容性。
新增日期：
創建者：
May 13 2025
精選
Model Context Protocol (MCP) Client 是什麼？
MCP Ruby 客戶端通過實施模型上下文協議實現了外部工具與 AI 服務的無縫整合。它支持多種通訊傳輸，包括 stdio 和 SSE，並同時管理多個 MCP 服務器。用戶可以發現工具、調用操作、處理通知，並將工具格式轉換為 OpenAI 和 Anthropic 等 AI API。該客戶端便於實時串流結果、錯誤處理和自訂 RPC 方法，非常適合於 Ruby 環境中的複雜 AI 工作流程和工具管理。
誰會使用 Model Context Protocol (MCP) Client？
- AI 開發者
- 集成 AI 工具的 Ruby 開發者
- 部署 AI 助手的組織
- 進行 AI 工具發現的研究人員
- 使用外部工具自動化工作流程的企業
如何使用 Model Context Protocol (MCP) Client？
- 步驟 1：使用 `gem install ruby-mcp-client` 安裝 gem 或將其添加到 Gemfile 中。
- 步驟 2：使用服務器詳細資訊配置 MCP 服務器連接 (stdio 或 SSE)。
- 步驟 3：使用 `list_tools` 列出可用的工具。
- 步驟 4：使用 `find_tools()` 或 `find_tool()` 查找特定工具。
- 步驟 5：使用 `call_tool()` 或批量 `call_tools()` 調用工具。
- 步驟 6：使用 `call_tool_streaming()` 處理串流結果。
- 步驟 7：通過提供的方法將工具轉換為 AI API（OpenAI、Anthropic）。
- 步驟 8：註冊伺服器通知並處理響應。
- 步驟 9：使用 `ping()` 來檢查伺服器連接，使用 `cleanup()` 關閉連接。
Model Context Protocol (MCP) Client 的核心特徵與益處
主要功能
- 列出可用的 MCP 工具
- 調用單個或批量工具
- 實時串流工具結果
- 轉換 OpenAI、Anthropic 和 Google API 的格式
- 支持多種傳輸機制 (stdio, SSE)
- 處理 JSON-RPC 通知
- 通過 JSON 文件配置服務器
- 支持自定義 RPC 方法
- 錯誤處理和重試
- 檢查伺服器可連接性
優點
- 促進與外部 AI 工具的簡單整合
- 支持多種通訊傳輸的強大能力
- 實現不同 AI API 之間的格式兼容性
- 提供實時串流結果
- 支持批量工具調用以提高效率
- 自動處理伺服器通知
- 通過 JSON 實現靈活的服務器配置
- 確保線程安全和可靠的操作
- 簡化複雜的 AI 工作流程整合
- 開源且可擴展
Model Context Protocol (MCP) Client 的主要使用案例與應用
- 將外部工具集成到 AI 聊天機器人中以實現動態數據檢索
- 自動化需要訪問外部系統的工作流程
- 支持 AI 應用程序中工具結果的實時串流
- 通過統一界面管理多個外部服務
- 轉換工具以與不同的 AI 提供者兼容
Model Context Protocol (MCP) Client 的常見問答
開發者
- simonx1
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