模型上下文提供者（MCP）服务器

概述

模型上下文提供者（MCP）服务器 是一个轻量且高效的系统，旨在管理AI模型的上下文数据。它帮助AI应用程序根据用户查询检索相关上下文，从而提高AI驱动系统的整体智能和响应能力。

特性

• 上下文管理：添加、更新和检索结构化的上下文数据。
• 基于查询的上下文匹配：使用基于关键词的搜索算法识别相关上下文。
• 基于JSON的存储：处理结构化的AI上下文数据。
• 基于文件的上下文加载：从外部JSON文件动态加载上下文。
• 调试支持：提供详细的调试日志以处理查询。

安装

要安装并运行MCP服务器，请按照以下步骤操作：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/mcp-server.git
cd mcp-server

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

使用

1. 初始化MCP服务器

from mcp_server import ModelContextProvider

mcp = ModelContextProvider()

2. 添加上下文

mcp.add_context(
    "company_info",
    {
        "name": "TechCorp",
        "founded": 2010,
        "industry": "人工智能",
        "products": ["AI助手", "智能分析", "预测引擎"],
        "mission": "让每个人都能使用AI"
    }
)

3. 查询上下文

query = "AI助手产品的特性是什么？"
relevant_context = mcp.query_context(query)
print(relevant_context)

4. 向AI模型提供上下文

model_context = mcp.provide_model_context(query)
print(model_context)

API方法

方法	描述
add_context(context_id, content, metadata)	添加或更新上下文。
get_context(context_id)	根据ID检索上下文。
query_context(query, relevance_threshold)	根据查询找到相关的上下文。
provide_model_context(query, max_contexts)	返回结构化的、可用于模型的上下文。

贡献

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