Demo MCP Basic
2025.04.01
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TypeScriptAI工具扩展MCP协议演示开发效率
该项目展示了一个基于**Model Context Protocol (MCP)**的基本客户端-服务器交互。MCP允许AI模型（如通过Google Gemini/Vertex AI等AI SDK访问的模型）安全地发现和利用由独立服务器进程提供的外部工具或资源。
在该示例中：
- **服务器**（`src/server/`）作为MCP提供者，提供简单的计算工具（加法、减法等）。
- **客户端**（`src/client/`）使用AI SDK与Google AI模型交互，并连接到MCP服务器，使服务器的工具在生成过程中可供AI使用。
该设置展示了如何通过让AI模型访问托管在MCP服务器上的自定义功能来扩展其能力。
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Overview
基本能力
产品定位
该项目是一个演示项目，展示了如何通过MCP协议扩展AI模型的能力，使其能够利用外部工具或资源。
核心功能
- 提供基本的计算工具（加法、减法等）。
- 允许AI模型通过MCP协议访问这些工具。
- 支持与Google AI模型（如Gemini/Vertex AI）的交互。
适用场景
- 扩展AI模型的功能，使其能够执行自定义计算。
- 演示MCP协议的基本使用方式。
- 开发AI辅助工具的原型。
工具列表
- 计算工具：提供加法、减法等基本计算功能。
常见问题解答
- 如何获取Google AI API Key？ 可以从Google AI Studio获取API Key。
- 如何配置Vertex AI？
需要在
.env文件中设置VERTEX_PROJECT_ID和VERTEX_LOCATION等环境变量。
使用教程
使用依赖
- Node.js (Version >=23.0.0)
- npm
- Google AI (Gemini) API Key
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone [email protected]:bertrandgressier/demo-ts-mcp-client-server.git cd demo-mcp-basic - 安装依赖：
bash npm install - 创建环境文件：
bash cp .env.example .env编辑.env文件，添加API Key等配置。
调试方式
- 启动生产服务器：
bash npm run start:server - 启动生产客户端：
bash npm run start:client - 开发模式启动服务器：
bash npm run dev:server - 开发模式启动客户端：
bash npm run dev:client
许可证
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