Model Context Provider (mcp) Server O2k

🚀 模型上下文提供者（MCP）服务器

模型上下文提供者（MCP）服务器 是一个轻量级且高效的系统，它致力于管理AI模型的上下文数据。借助该系统，AI应用程序能够依据用户查询检索相关信息，进而提升AI驱动系统的整体智能水平与响应能力。

🚀 快速开始

模型上下文提供者（MCP）服务器能助力AI应用管理上下文数据。下面为你介绍如何快速开启使用之旅。

安装

要安装并运行MCP服务器，请按照以下步骤操作：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/mcp-server.git
cd mcp-server

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

初始化MCP服务器

from mcp_server import ModelContextProvider

mcp = ModelContextProvider()

添加上下文

mcp.add_context(
"company_info",
{
"name": "TechCorp",
"founded": 2010,
"industry": "人工智能",
"products": ["AI Assistant", "智能分析", "预测引擎"],
"mission": "让人工智能为每个人所用"
}
)

查询上下文

query = "AI Assistant产品的功能有哪些？"
相关上下文 = mcp.query_context(query)
print(相关上下文)

提供模型上下文

model_context = mcp.provide_model_context(query)
print(model_context)

✨ 主要特性

• 上下文管理：可添加、更新和检索结构化的上下文数据。
• 基于查询的上下文匹配：利用关键字搜索算法识别相关上下文。
• JSON存储：能够处理结构化的AI上下文数据。
• 文件加载上下文：支持从外部JSON文件动态加载上下文。
• 调试支持：为查询处理提供详细的调试日志。

💻 使用示例

基础用法

from mcp_server import ModelContextProvider

mcp = ModelContextProvider()

mcp.add_context(
"company_info",
{
"name": "TechCorp",
"founded": 2010,
"industry": "人工智能",
"products": ["AI Assistant", "智能分析", "预测引擎"],
"mission": "让人工智能为每个人所用"
}
)

query = "AI Assistant产品的功能有哪些？"
相关上下文 = mcp.query_context(query)
print(相关上下文)

model_context = mcp.provide_model_context(query)
print(model_context)

📚 详细文档

API方法

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