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Prem MCP Server

Prem MCP Server

本地服务
github.com/ucalyptusAI 与智能体183 周前更新

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

  1. 01调用 Prem AI 语言模型进行对话
  2. 02基于文档仓库执行 RAG
  3. 03上传和管理仓库文档
  4. 04使用预定义提示词模板
  5. 05流式返回模型响应

适用场景

  1. 01结合仓库文档回答问题
  2. 02上传 PDF、DOCX 或 TXT 文档
  3. 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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"prem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
启动命令npx -y @smithery/cli

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@smithery/cli

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

Prem MCP 服务

smithery badge

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
  1. 基础聊天
Let's have a conversation about artificial intelligence.
  1. 使用文档进行 RAG
Based on the documents in repository XYZ, what are the key points about [topic]?
  1. 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 ID
  • params: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
  1. 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
  2. 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
  3. 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

支持

如有问题或功能请求,请使用 GitHub Issues 页面。

评论

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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。