方便的场景ai agent和代码生成AI模型可以通过 MCP 快速访问本地或远程代码仓库、文档等,提升编程辅助效率。可实现自动化,例如在企业知识库、数据库查询、文件管理、消息系统等场景中,MCP 使得 AI 应用能够安全地调取和处理各种业务数据。完成跨平台集成,无论是前端应用、IDE 还是企业内部系统,都可以利用MCP统一连接外部资源,推动 AI 与现实世界的深度融合。
简单例子代码
importexpressfrom'express';importbodyParserfrom'body-parser';importaxiosfrom'axios';import{MCPServer}from'mcp-server';// 引入 MCP 服务器库constapp=express();app.use(bodyParser.json());constmcp=newMCPServer();// 注册 echo 方法mcp.register('echo',async(params)=>{returnparams;});// 注册 callAI 方法,调用 OpenAI APImcp.register('callAI',async(params)=>{try{constaiResponse=awaitaxios.post('https://api.openai.com/v1/chat/completions',{model:'gpt-4',messages:[{role:'user',content:params.message}]},{headers:{'Authorization':`Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY`,'Content-Type':'application/json'}});returnaiResponse.data;}catch(error){thrownewError('OpenAI API request failed: '+error.response?.data?.error?.message||error.message);}});// 处理 MCP 请求app.post('/mcp',async(req,res)=>{try{constresponse=awaitmcp.handleRequest(req.body);res.json(response);}catch(error){res.status(500).json({jsonrpc:'2.0',id:req.body.id,error:error.message});}});constPORT=3000;app.listen(PORT,()=>{console.log(`MCP Server is running on http://localhost:${PORT}/mcp`);});