关于 MCP LLM
MCP LLM 是一个 MCP 服务,让 LLM 能够访问其他 LLM,基于 LlamaIndexTS 库实现。它适合希望在编辑器或客户端中调用代码生成、文档生成和问答能力的开发者。
主要功能
- 01根据描述生成代码
- 02生成代码并写入指定文件的指定行
- 03为代码生成文档
- 04向 LLM 提问
适用场景
- 01根据自然语言描述生成函数实现
- 02为已有代码片段自动生成 JSDoc 文档
- 03在编程过程中向模型询问概念问题
MCP 相关
该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露 generate_code、generate_code_to_file、generate_documentation 和 ask_question 四个工具。
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。
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 LLM
一个使用 LlamaIndexTS 库提供大模型访问能力的 MCP 服务。

功能
此 MCP 服务提供以下工具:
generate_code:根据描述生成代码generate_code_to_file:生成代码,并直接写入文件中的指定行号处generate_documentation:为代码生成文档ask_question:向大模型提问

安装
通过 Smithery 安装
通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 LLM Server:
npx -y @smithery/cli install @sammcj/mcp-llm --client claude
从源代码手动安装
- 克隆仓库
- 安装依赖:
npm install
- 构建项目:
npm run build
- 更新 MCP 配置
使用示例脚本
此仓库包含一个示例脚本,演示如何以编程方式使用 MCP 服务:
node examples/use-mcp-server.js
此脚本会启动 MCP 服务,并使用 curl 命令向其发送请求。
示例
生成代码
{
"description": "Create a function that calculates the factorial of a number",
"language": "JavaScript"
}
生成代码并写入文件
{
"description": "Create a function that calculates the factorial of a number",
"language": "JavaScript",
"filePath": "/path/to/factorial.js",
"lineNumber": 10,
"replaceLines": 0
}
generate_code_to_file 工具支持相对路径和绝对路径。如果提供相对路径,则该路径将相对于 MCP 服务的当前工作目录解析。
生成文档
{
"code": "function factorial(n) {\n if (n <= 1) return 1;\n return n * factorial(n - 1);\n}",
"language": "JavaScript",
"format": "JSDoc"
}
提问
{
"question": "What is the difference between var, let, and const in JavaScript?",
"context": "I'm a beginner learning JavaScript and confused about variable declarations."
}
许可证
评论
支持 Markdown
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。