MCP Service Framework について
MCP Service Frameworkは、拡張可能なMCPサービスを構築するためのフレームワークです。天気サービスの例と対話パイプラインを備え、ツール連携を行う開発者向けです。
主な機能
- 01ツールサービスの動的登録と呼び出し
- 02コンテキスト対応の複数ターン対話
- 03ツール呼び出しと結果の自動統合
- 04リトライ、エラー処理、稼働監視
活用シーン
- 01MCPベースのツールサービス構築
- 02対話フローへの天気ツール追加
- 03ツール呼び出しを含む複数ターンの管理
MCP 対応
MCP Server/Clientの通信モデルを実装し、標準化されたツールインターフェースでクライアントと拡張可能なツールサービスを接続します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
プロジェクトの README よりMCP Service Framework
一个基于MCP(Model Context Protocol)协议的可扩展服务框架,提供标准化的工具调用接口和AI集成能力。包含基础服务架构、天气服务实现示例和智能对话处理管道。前端效果如下图所示:

核心特性
- MCP协议实现:完整支持MCP协议的Server/Client通信模型
- 服务热插拔:支持动态注册和调用各类工具服务
- 智能对话管道:
- 上下文感知的对话管理
- 自动工具调用与结果整合
- 多轮对话状态保持
- 高可用设计:
- 请求重试机制(默认3次)
- 错误统一处理
- 服务健康监控
技术架构
├── MCP Client (Express Server)
│ ├── 会话管理
│ ├── AI集成(DeepSeek)
│ ├── 工具调用路由
│ └── 服务连接器
│
└── MCP Server (Weather Service Example)
├── 工具注册
├── 参数校验
├── 天气API集成
└── 数据标准化
快速开始
环境准备
npm install @modelcontextprotocol/sdk express dotenv
配置环境变量
# 服务配置
PORT=3000
AI_MODEL_NAME=xxxxxx
# DeepSeek API
DEEPSEEK_API_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1/
DEEPSEEK_API_ENDPOINT=/chat/completions
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
# 天气服务API
WEATHER_API_KEY=your_weather_api_key
启动服务
# 启动主服务
npm run start:prod
接口示例
聊天请求:
POST /chat
Content-Type: application/json
{
"message": "北京今天天气如何?",
"sessionId": "user123"
}
响应示例:
{
"status": "success",
"response": {
"text": "北京当前温度28℃,晴,西北风3级",
"reasoning": "",
"toolResults": [{
"toolName": "get_forecast",
"result": "温度:28℃ 风速:20km/h..."
}]
}
}
服务扩展指南
创建新MCP服务
- 服务模板:
// services/customService.js
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server";
export function createCustomService() {
const server = new Server({/* 服务元数据 */});
// 工具注册
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, () => ({
tools: [{
name: "custom_tool",
description: "工具描述",
inputSchema: {/* JSON Schema */}
}]
}));
// 工具实现
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
// 业务逻辑实现
return { content: [{ type: "text", text: "处理结果" }] };
});
return { run: async () => {/* 启动逻辑 */} };
}
- 服务集成:
// 在client.js中扩展
async function initializeServices() {
// 添加新服务连接
const customTransport = new StdioClientTransport({
command: "node",
args: ["./services/customService.js"]
});
await customClient.connect(customTransport);
}
开发规范
-
工具设计原则:
- 输入输出遵循JSON Schema
- 错误代码使用标准MCP错误码
- 包含完整的参数校验
-
服务通信:
- 使用Stdio传输协议
- 服务版本兼容性管理
- 心跳检测机制
-
性能要求:
- 单次工具调用响应时间 < 2s
- 错误重试间隔:500ms, 1000ms, 1500ms
- 最大上下文长度:5轮对话
演进路线
- 服务发现机制
- 负载均衡支持
- 服务监控仪表盘
- 协议缓冲支持
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。