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MCP (Model Context Protocol) 서버

MCP (Model Context Protocol) 서버

Local
github.com/sangminpark9AI & Agents0Updated 85w ago

About MCP (Model Context Protocol) 서버

This service integrates DeepSeek and Llama for applications that need a unified API, model switching, and conversation context management. It supports memory, Redis, and SQLite storage backends.

Key features

  1. 01DeepSeek and Llama integration
  2. 02Model routing and switching
  3. 03Conversation context management
  4. 04Standardized API
  5. 05Memory, Redis, and SQLite storage

Use cases

  1. 01Call different LLMs from an application
  2. 02Maintain session context for conversations
  3. 03Run the service with different storage backends

MCP support

The README describes an LLM service with a standardized API, but does not specify an MCP interface or capabilities exposed to MCP clients.

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

MCP (Model Context Protocol) 서버

MCP 서버는 다양한 LLM(Large Language Model)을 통합 관리하고 표준화된 인터페이스를 제공하는 서비스입니다. 이 프로젝트는 DeepSeek와 Llama 모델을 통합하여 모델 간 전환이 용이하고, 컨텍스트 관리가 가능한 API를 제공합니다.

주요 기능

  • 다양한 LLM 모델(DeepSeek, Llama) 통합 관리
  • 모델 간 쉬운 전환 및 라우팅
  • 대화 컨텍스트 관리
  • 표준화된 API 인터페이스
  • 다양한 스토리지 백엔드 지원(메모리, Redis, SQLite)

시스템 요구사항

  • Python 3.8 이상
  • CUDA 지원 GPU (권장, CPU에서도 실행 가능)
  • Docker & Docker Compose (선택 사항)

설치 및 실행

수동 설치
  1. 저장소 클론:

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
    cd mcp-server
    
  2. 설정 스크립트 실행:

    python setup.py
    

    (모델 다운로드 포함):

    python setup.py --download-models
    

    (특정 모델만 다운로드):

    python setup.py --download-models --model deepseek
    
  3. 서버 실행:

    source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
    uvicorn app.main:app --reload
    
Docker를 사용한 설치
  1. 저장소 클론:

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
    cd mcp-server
    
  2. Docker Compose로 실행:

    docker-compose up -d
    

API 사용법

채팅 API

요청:

POST /api/chat
Content-Type: application/json

{
  "session_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "안녕하세요, 오늘 날씨가 어때요?"
    }
  ],
  "model": "default",
  "parameters": {
    "temperature": 0.7,
    "max_new_tokens": 512
  }
}

응답:

{
  "session_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "response": "안녕하세요! 오늘 날씨는 맑고 화창하네요. 온도는 약 22도 정도로 쾌적한 편입니다. 야외 활동하기 좋은 날씨입니다.",
  "model": "deepseek"
}
사용 가능한 모델 목록

요청:

GET /api/models

응답:

{
  "models": [
    {
      "id": "deepseek",
      "name": "DeepSeek Model",
      "description": "DeepSeek 기반 대형 언어 모델",
      "capabilities": ["text-generation", "code-generation", "reasoning"],
      "languages": ["en", "ko"]
    },
    {
      "id": "llama",
      "name": "Llama Model",
      "description": "Llama 기반 대형 언어 모델 (한국어 특화)",
      "capabilities": ["text-generation", "translation", "korean-language"],
      "languages": ["ko", "en"]
    }
  ]
}
세션 삭제

요청:

DELETE /api/sessions/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

응답:

{
  "status": "success",
  "message": "세션 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000가 삭제되었습니다"
}

모델 추가하기

새로운 모델을 추가하려면:

  1. app/models 디렉토리에 새 모델 클래스 파일을 생성합니다.
  2. BaseModel 클래스를 상속받아 구현합니다.
  3. app/models/router.py에서 모델을 등록합니다.
  4. app/core/config.py에서 라우팅 설정을 업데이트합니다.

기여 방법

  1. 저장소를 포크합니다.
  2. 기능 브랜치를 생성합니다 (git checkout -b feature/amazing-feature).
  3. 변경사항을 커밋합니다 (git commit -m 'Add some amazing feature').
  4. 브랜치에 푸시합니다 (git push origin feature/amazing-feature).
  5. Pull Request를 생성합니다.

Comments

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From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.

An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.