MCP Server - Model Context Protocol API

MCP Server - это реализация Model Context Protocol (MCP) на базе FastAPI, предоставляющая стандартизированный интерфейс для взаимодействия между LLM-моделями и приложениями.

Особенности

🚀 Высокопроизводительный API на базе FastAPI и асинхронных операций
🔄 Полная поддержка MCP с ресурсами, инструментами, промптами и сэмплированием
📊 Мониторинг и метрики через Prometheus и Grafana
🧩 Расширяемость через простые интерфейсы для добавления новых инструментов
📝 GraphQL API для гибкой работы с данными
💬 WebSocket поддержка для реал-тайм взаимодействия
🔍 Семантический поиск через интеграцию с Elasticsearch
🗃️ Кэширование через Redis для улучшения производительности
📦 Управление зависимостями через Poetry для надежного управления пакетами

Начало работы

Установка

Клонировать репозиторий:

hljs language-bash

git clone https://github.com/yourusername/myaiserv.git
cd myaiserv

Установить Poetry (если еще не установлен):
hljs language-bash
```
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
```
Установить зависимости через Poetry:
hljs language-bash
```
poetry install
```

Запуск сервера

hljs language-bash

poetry run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

Или через утилиту just:

hljs language-bash

just run

После запуска API доступен по адресу: http://localhost:8000

Документация API

Swagger UI: http://localhost:8000/docs
ReDoc: http://localhost:8000/redoc
GraphQL Playground: http://localhost:8000/graphql

Структура проекта

hljs language-bash

myaiserv/
├── app/
│   ├── core/             # Базовые компоненты MCP
│   │   ├── base_mcp.py   # Абстрактные классы MCP
│   │   └── base_sampling.py  # Базовые классы для сэмплирования
│   ├── models/           # Pydantic модели
│   │   ├── mcp.py        # Модели данных MCP
│   │   └── graphql.py    # GraphQL схема
│   ├── services/         # Бизнес-логика
│   │   └── mcp_service.py # Сервис MCP
│   ├── storage/          # Хранилище данных
│   ├── tools/            # Инструменты MCP
│   │   ├── example_tool.py   # Примеры инструментов
│   │   └── text_processor.py # Инструмент обработки текста
│   ├── utils/            # Утилиты
│   └── main.py           # Точка входа FastAPI
├── app/tests/            # Тесты
├── docs/                 # Документация
│   └── MCP_API.md        # Описание API
├── pyproject.toml        # Конфигурация Poetry и инструментов
└── .justfile             # Задачи для утилиты just

Доступные инструменты

File System Tool

Инструмент для работы с файловой системой, поддерживающий операции чтения, записи, удаления и листинга файлов.

hljs language-bash

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/file_operations" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"operation": "list", "path": "."}'

Weather Tool

Инструмент для получения погодных данных по координатам.

hljs language-bash

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/weather" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"latitude": 37.7749, "longitude": -122.4194}'

Text Analysis Tool

Инструмент для анализа текста, включая определение тональности и суммаризацию.

hljs language-bash

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/text_analysis" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"text": "Example text for analysis", "analysis_type": "sentiment"}'

Text Processor Tool

Инструмент для обработки текста, включая форматирование, расчет статистики, извлечение сущностей.

hljs language-bash

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/text_processor" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"operation": "statistics", "text": "Example text", "stat_options": ["chars", "words"]}'

Image Processing Tool

Инструмент для обработки изображений, поддерживающий изменение размера, обрезку и применение фильтров.

hljs language-bash

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/image_processing" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"operation": "resize", "image_data": "base64...", "params": {"width": 800, "height": 600}}'

WebSocket API

Для подключения к WebSocket API:

hljs language-javascript

const socket = new WebSocket("ws://localhost:8000/ws");

socket.onopen = () => {
  socket.send(JSON.stringify({
    type: "initialize",
    id: "my-request-id"
  }));
};

socket.onmessage = (event) => {
  const data = JSON.parse(event.data);
  console.log("Received:", data);
};

GraphQL API

Примеры запросов через GraphQL:

hljs language-graphql

# Получение списка всех инструментов
query {
  getTools {
    name
    description
  }
}

# Выполнение инструмента
mutation {
  executeTool(input: {
    name: "text_processor",
    parameters: {
      operation: "statistics",
      text: "Example text for analysis"
    }
  }) {
    content {
      type
      text
    }
    is_error
  }
}

Запуск тестов

Для запуска тестов используйте Poetry:

hljs language-bash

poetry run pytest

Или через утилиту just:

hljs language-bash

just test

Docker

Сборка и запуск через Docker Compose

hljs language-bash

docker compose up -d

Для запуска отдельных сервисов:

hljs language-bash

docker compose up -d web redis elasticsearch

Интеграция с LLM

MCP Server предоставляет стандартизированный интерфейс для интеграции с LLM-моделями различных поставщиков:

hljs language-python

import httpx

async def query_mcp_with_llm(prompt: str):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # Запрос к MCP для получения контекста и инструментов
        tools_response = await client.get("http://localhost:8000/tools")
        tools = tools_response.json()["tools"]

        # Отправка запроса к LLM с включением MCP контекста
        llm_response = await client.post(
            "https://api.example-llm.com/v1/chat",
            json={
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "You have access to the following tools:"},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                "tools": tools,
                "tool_choice": "auto"
            }
        )

        return llm_response.json()

Метрики и мониторинг

MCP Server предоставляет метрики в формате Prometheus по эндпоинту /metrics. Метрики включают:

Количество запросов к каждому инструменту
Время выполнения запросов
Ошибки и исключения

Разработка

Для форматирования кода и проверки линтерами:

hljs language-bash

just fmt
just lint

Лицензия

MIT License

myaiserv

MCP Server - Model Context Protocol API

Особенности

Начало работы

Установка

Запуск сервера

Документация API

Структура проекта

Доступные инструменты

File System Tool

Weather Tool

Text Analysis Tool

Text Processor Tool

Image Processing Tool

WebSocket API

GraphQL API

Запуск тестов

Docker

Сборка и запуск через Docker Compose

Интеграция с LLM

Метрики и мониторинг

Разработка

Лицензия

Similar Packages

Original Author

Publisher