关于 Prem MCP Server
Prem MCP Server 将 Prem AI 的聊天、文档检索与模板能力提供给 Claude 等 MCP 客户端,面向使用 Prem SDK 的开发者。它支持流式响应,并可管理仓库文档以用于 RAG。
主要功能
- 01调用 Prem AI 语言模型进行对话
- 02基于文档仓库执行 RAG
- 03上传和管理仓库文档
- 04使用预定义提示词模板
- 05流式返回模型响应
适用场景
- 01结合仓库文档回答问题
- 02上传 PDF、DOCX 或 TXT 文档
- 03通过提示词模板生成特定内容
MCP 相关
该 MCP 服务将 Prem AI 的聊天、RAG、文档管理和模板能力暴露给兼容客户端,连接配置需要 Prem API 密钥和项目 ID。
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
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
Prem MCP 服务
这是 Prem AI 的模型上下文协议(MCP)服务实现,可与 Claude 和其他兼容 MCP 的客户端无缝集成。该服务通过 MCP 接口提供对 Prem AI 强大功能的访问。
功能
- 🤖 聊天补全:与 Prem AI 的语言模型交互
- 📚 RAG 支持:结合文档存储库集成的检索增强生成
- 📝 文档管理:在存储库中上传和管理文档
- 🎭 模板系统:使用预定义的提示词模板生成专业内容
- ⚡ 流式响应:实时流式传输模型输出
- 🛡️ 错误处理:健壮的错误处理和日志记录
前置条件
- Node.js(v16 或更高版本)
- 拥有 API 密钥的 Prem AI 账户
- Prem 项目 ID
安装
通过 Smithery 安装
通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 prem-mcp-server:
npx -y @smithery/cli install @ucalyptus/prem-mcp-server --client claude
手动安装
# Using npm
npm install prem-mcp-server
# Using yarn
yarn add prem-mcp-server
# Using pnpm
pnpm add prem-mcp-server
配置
1. 环境变量
在项目根目录中创建 .env 文件:
PREM_API_KEY=your_api_key_here
PREM_PROJECT_ID=your_project_id_here
2. Cursor 配置
如需在 Cursor 中使用 Prem MCP 服务,请将以下内容添加到 ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"PremAI": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/your/prem-mcp/build/index.js", "--stdio"],
"env": {
"PREM_API_KEY": "your_api_key_here",
"PREM_PROJECT_ID": "your_project_id_here"
}
}
}
}
将 /path/to/your/prem-mcp 替换为项目目录的实际路径。
3. Claude Desktop 配置
Claude Desktop 用户请将以下内容添加到 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"PremAI": {
"command": "npx",
"args": ["prem-mcp-server", "--stdio"],
"env": {
"PREM_API_KEY": "your_api_key_here",
"PREM_PROJECT_ID": "your_project_id_here"
}
}
}
}
用法
启动服务
npx prem-mcp-server
提示词示例
- 基础聊天
Let's have a conversation about artificial intelligence.
- 使用文档进行 RAG
Based on the documents in repository XYZ, what are the key points about [topic]?
- 使用模板
Use template ABC to generate [specific type of content].
上传文档
该服务支持将文档上传到 Prem AI 存储库以进行 RAG 操作。支持的格式:
.txt.pdf.docx
API 参考
聊天补全参数
query:输入文本system_prompt:自定义系统提示词model:模型标识符temperature:响应随机度(0-1)max_tokens:响应的最大长度repository_ids:用于 RAG 的存储库 ID 数组similarity_threshold:文档相似度阈值limit:文档片段的最大数量
模板参数
template_id:提示词模板的 IDparams:模板专用参数temperature:响应随机度(0-1)max_tokens:响应的最大长度
开发
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/prem-mcp-server.git
# Install dependencies
npm install
# Build the project
npm run build
# Run tests
npm test
故障排除
常见问题
-
找不到服务
- 确认
claude_desktop_config.json中的服务路径正确 - 检查服务是否正在运行
- 确认
-
API 密钥无效
- 确认 Prem AI API 密钥有效
- 检查 API 密钥是否具有所需权限
-
文档上传失败
- 确认文件格式受支持
- 检查文件权限
- 确保存储库 ID 正确
贡献
欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。
许可证
MIT 许可证——详情请参阅 LICENSE 文件。
致谢
- 感谢 Prem AI 提供强大的 AI 平台
- 感谢 Model Context Protocol 提供协议规范
- 感谢 Anthropic 带来 Claude 和 MCP 生态系统
支持
如有问题或功能请求,请使用 GitHub Issues 页面。
评论
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。