Зв’язок Майбутнього: Ваш посібник зі створення власного MCP-сервера

Зв’язок Майбутнього: Як створити власний MCP-сервер і розширити межі штучного. Інтелекту

Якось у затишній кав’ярні мені пощастило почути розмову двох ентузіастів. Щоб було ясно, вони із захопленням обговорювали новий протокол – MCP (Model Context Protocol) від Anthropic. Цей протокол, розумієте, по суті, є ключем до розширення можливостей. Штучного інтелекту, зв’язуючи LLM (великі мовні моделі) з різними сервісами. Безумовно, від Gmail та Slack до GitHub та веб-пошуку – MCP відкриває безмежні горизонти. Знову ж таки, Захоплена їхньою бесідою, я вирішила заглибитися в цю тему. І ось, ділюся з вами своїми спостереженнями та відкриттями, зокрема, як кожен з нас може створити власний MCP-сервер.

Міст у світ можливостей: MCP та його значення

Спершу про протокол. MCP – це не просто технічний термін, це – маяк, що показує нам майбутнє взаємодії з ШІ. Він дає змогу дати нашим LLM нові здібності. Очевидно, уявіть, що ваш штучний інтелект може не лише генерувати тексти, але й мати. Довгострокову пам’ять, доступ до веб-пошуку, або інтегруватися з іншими сервісами, якими ви користуєтеся щоденно. Очевидно, саме це і робить MCP.

Багато типу, хто вже зрозумів всю потужність цього протоколу. На GitHub можна знаєте, знайти багато готових MCP-серверів, які з’єднують LLM з різними сервісами. Але справжня революція криється у можливості створити власний сервер. Це відкриває двері до повної кастомізації та можливості підключити свій ШІ-агента до будь-якого сервісу.

Дослідження глибин: Що потрібно для створення MCP-сервера

Для створення свого власного MCP-сервера знадобиться декілька речей:

• Підготовка та інсталяція: Почніть з встановлення Python. Простіше кажучи, далі, вам знадобиться бібліотека fastMCP від Anthropic. Її установка проста: pip install mcp.

• Основи коду: Основна структура MCP-сервера не складна. Фактично, спочатку ви визначаєте сервер, потім додаєте інструменти бо у коді виглядає це так: atmcp. Tool, а під ним – функція.

• Документація: Важливо ознайомитися з офіційною документацією MCP, щоб отримати загальне розуміння протоколу. Також надзвичайно корисно використовувати існуючі MCP-сервери як приклади для створення власних.

• GPT асистенти: Не варто недооцінювати силу штучного інтелекту. Використовуйте AI-кодерів для допомоги в розробці.

Практичний приклад: Створення MCP-сервера

Найкращий спосіб тобто, зрозуміти процес – пройти його на власному досвіді. У цьому розділі я поділюся досвідом створення простішого MCP-сервера, який інтегрується з бібліотекою memzero:

наприклад,

1. Імпорти та визначення часу життя. (Lifespan):
   python
import asyncio
from typing import Any, Dict, AsyncGenerator, Tuple
import datetime
from fastapi import FastAPI
from fastapi. Responses import StreamingResponse
from pymemzero import Client
from pydantic import BaseModel
from fast_mcp import FastMCP
import os

   Визначення часу життя сервера дозволяє забезпечити єдине підключення до бази даних протягом всього терміну роботи сервера та коректно його закрити після закінчення роботи.
   python
async def lifespan(app: FastAPI):
client = Client(os. Чесно кажучи, environ['MEMO_URL'], os. environ['MEMO_KEY'])
yield {"client": client}
client. Close()


2. Ініціалізація MCP-сервера:
   python
mcp = FastMCP(
name="memzero server",
. Description="Server to fetch and save memories",
lifespan=lifespan,
)

   Вказуємо назву та опис. Зверніть увагу на параметр lifespan, який ми використовуємо для керування часом життя нашого сервера.

3. Визначення інструментів (Tools):
   python
@mcp. Tool(
name="save_memory",
description="Save a memory. Безумовно, input: None, Output: Success/Error message",
)
async def save_memory(context: Dict[str, Any], memory_text: str) -> str:
client. = context["client"]
user_id = "user123" # Тут має бути реальний user ID від вашого додатку
memory = client. Set(user_id, content=memory_text)
if memory:
return f"Successfully saved memory. "
else:
return f"Error saving memory. "
скажімо,
   За допомогою декоратора @mcp. Tool визначаємо інструмент save_memory, який зберігає пам’ять. Звичайно, context містить клієнта, який ми визначили у lifespan. Зверніть увагу на атрибут розумієте, description, який описує, що робить інструмент. Це опис для LLM про те, як використовувати цей інструмент.

4. Інструмент для отримання пам’яті:
   python
@mcp. Звичайно, слухайте, tool(
name="get_memories",
description="Get all your memories. Input: None, Output: list of memories",
)
async уявіть собі, def get_memories(context: Dict[str, Any]) -> str:
client = context["client"]
user_id = "user123"
memories = client. Get(user_id)
if memories:
return "\n". Join(memories)
else:
return "No memories found, в такому дусі. "

   Цей інструмент отримує всі збережені спогади.

5. типу,

   Головна функція (Main function):
   python
app = FastAPI()
mcp, в такому дусі. Add_to_fastapi_app(app)

   В цій частині ми створюємо екземпляр FastAPI, додаємо до нього наш MCP-сервер.

6. Запуск сервера:
   bash
uvicorn main:app --host 0. 0. 0. 0 --port 8000

   Запуск сервера. Більше того, через Uvicorn – простий спосіб запустити наш сервер.

Рекомендації та ідеї для ваших MCP-серверів

• Використовуйте готові. Шаблони: Збережіть час і зусилля, використовуючи готові шаблони MCP-серверів, які легко налаштовуються. Очевидно,
• Почніть з малого: взагалі, Не намагайтеся відразу створити складний сервер, якось так. Почніть з простих інструментів, щоб зрозуміти основні принципи.
• Експериментуйте з різними сервісами: Підключайте вашого агента до різних сервісів, таких як веб-пошук, електронна пошта, календар та інші. Безумовно,
• Не бійтеся помилок: Експерименти та помилки – важлива частина процесу навчання. Не здавайтеся, десь так, якщо щось не вийде з першого разу.

MCP: Майбутнє дивіться, вже настало

Створення власного MCP-сервера – це неймовірний досвід. Справа в тому, що це не тільки дає змогу розширити можливості своїх ШІ-агентів, але й відкриває двері до творчості та інновацій. Дозвольте своєму штучному інтелекту запам’ятовувати, начебто, шукати інформацію в інтернеті або взаємодіяти з іншими сервісами, приблизно так. Майбутнє вже тут, і воно чекає на вас!

Якщо ви плануєте піти глибше, уявіть собі, раджу вам:

• Вивчити офіційну документацію по MCP: Це ваш найкращий друг. Щоб було ясно,
• Зазирнути в GitHub: Там є купа прикладів.
• Увімкнути фантазію: Межі вашої творчості – це єдине обмеження.
  
  Дивитись ще по темі статті

  ×