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Demo de MCP Servers con Chainlit

Demo de MCP Servers con Chainlit

本地服务
github.com/0GiS0开发工具183 周前更新

关于 Demo de MCP Servers con Chainlit

这是一个通过 Chainlit 聊天应用试用 MCP 服务的演示环境。它使用 Azure OpenAI 凭据,并展示了如何向聊天中添加 filesystem 服务。

主要功能

  1. 01在 Chainlit 聊天中试用 MCP 服务
  2. 02通过聊天界面添加 MCP 服务
  3. 03使用 Azure OpenAI 凭据
  4. 04在 Dev Container 中运行

适用场景

  1. 01在聊天环境中测试 MCP 服务
  2. 02使用 filesystem 服务创建并保存文件

MCP 相关

聊天界面支持添加和使用 MCP 服务,并以 filesystem 服务作为示例。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

使用 Chainlit 演示 MCP 服务

你好,developer 👋🏻!在这个仓库中,你可以找到一个使用 Chainlit 测试 MCP 服务的环境。你只需在 .azure.env 文件中添加 Azure Open AI 模型的凭据:

此仓库支持 Dev Containers,因此你无需在本地计算机上安装任何内容。只需在 VSCode 中打开仓库,然后选择在容器中打开。

启动后,在 .azure.env 文件中添加 Azure Open AI 模型的凭据:

AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
OPENAI_API_VERSION=
AZURE_OPENAI_MODEL=

然后运行以下命令,使用 Chainlit 启动应用:

chainlit run app.py -w

现在,你会看到聊天界面中有一个图标,可用于添加 MCP 服务:

MCP 服务图标

你可以添加一些示例,例如 filesystem:

配置 Filesystem MCP 服务

名称设为 Filesystem,命令如下:

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /workspaces/chainlit-demo

配置完成后,大致如下:

已连接的 MCP 服务

向它提问,例如:

Puedes crearme un poema sobre Model Context Protocol Servers y guardarlo en el archivo poema.txt

结果如下:

调用 MCP 服务的结果

再见 👋🏻!

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。