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MCP Client

MCP Client

本地服务
github.com/kamusis开发工具078 周前更新

关于 MCP Client

MCP Client 是一个 TypeScript 客户端,用于连接大模型与外部 MCP 服务的工具及服务。它支持 OpenAI 和 Anthropic 模型、同时连接多个服务,并处理平台特定的命令差异。

主要功能

  1. 01连接多个 MCP 服务
  2. 02支持 OpenAI 和 Anthropic 模型
  3. 03跨平台运行
  4. 04按平台调整命令
  5. 05配置环境变量

适用场景

  1. 01将大模型连接到多个 MCP 服务
  2. 02在 Windows、macOS 或 Linux 上运行已配置的服务

MCP 相关

客户端从 MCP 配置文件读取服务命令、参数和可选环境变量,然后连接到配置的 MCP 服务。

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

MCP 客户端

一个用于模型上下文协议(MCP)的 TypeScript 客户端,可实现语言模型与外部 MCP 服务工具/服务之间的通信。

概述

此 MCP 客户端提供了灵活的接口,可连接到各种 MCP 服务,让 OpenAI 的 GPT 和 Anthropic 的 Claude 等语言模型通过标准化协议访问外部工具和服务。该客户端支持多种服务类型,并处理跨平台兼容性。

功能

  • 同时连接到多个 MCP 服务
  • 支持 OpenAI 和 Anthropic 语言模型
  • 跨平台兼容(Windows、macOS、Linux)
  • 自动处理特定平台的命令
  • 可配置环境变量

前置条件

  • Node.js(v16+)
  • npm 或 yarn
  • TypeScript

安装

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/kamusis/mcp-client.git
    cd mcp-client
    
  2. 安装依赖:

    npm install
    
  3. 在项目根目录中创建 .env 文件并填入 API 密钥:

    # LLM (OPENAI or ANTHROPIC)
    LLM=OPENAI
    OPENAI_MODEL=gpt-4o
    ANTHROPIC_MODEL=claude-3-5-sonnet-20241022
    
    # LLM API Key
    ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
    
    # MCP Configuration File Path (optional, defaults to ./mcp_config.json)
    # MCP_CONFIG_PATH=./mcp_config.json
    
  4. 在 mcp_config.json 中配置 MCP 服务:

    {
      "mcpServers": {
        "sequential-thinking": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
          ]
        },
        "postgres-full-localhost-dev": {
          "command": "node",
          "args": [
            "/path/to/mcp-postgres-full-access-extended/dist/index.js",
            "postgresql://postgres:[email protected]:5432/postgres"
          ],
          "env": {
            "TRANSACTION_TIMEOUT_MS": "60000",
            "MAX_CONCURRENT_TRANSACTIONS": "20",
            "PG_STATEMENT_TIMEOUT_MS": "30000"
          }
        }
      }
    }
    

构建和运行

  1. 构建项目:

    npm run build
    
  2. 运行客户端:

    node build/index.js
    

配置

环境变量
  • LLM:要使用的语言模型提供商(OPENAI 或 ANTHROPIC)
  • OPENAI_MODEL:要使用的 OpenAI 模型(例如,gpt-4o)
  • ANTHROPIC_MODEL:要使用的 Anthropic 模型(例如,claude-3-5-sonnet-20241022)
  • ANTHROPIC_API_KEY:你的 Anthropic API 密钥
  • OPENAI_API_KEY:你的 OpenAI API 密钥
  • MCP_CONFIG_PATH:MCP 配置文件的路径(可选,默认为 ./mcp_config.json)
MCP 服务配置

mcp_config.json 文件定义了要连接的 MCP 服务。每个服务条目包含:

  • command:运行服务的命令
  • args:传递给命令的参数
  • env:服务的环境变量(可选)

跨平台兼容性

客户端会自动处理特定平台的差异:

  • 在 Windows 上,npx 命令会调整为使用 npx.cmd
  • Python 命令会根据平台进行调整(Windows 上使用 python,类 Unix 系统上使用 python3)
  • 环境变量会正确传递给子进程

许可证

MIT

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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。