使用带有模型上下文协议（MCP）的watsonx.ai流引擎
以下是一个分步教程，用于设置和部署项目 wxflows，包括安装必要的工具、部署应用程序以及在本地运行它。
此示例由以下部分组成：
- MCP TypeScript SDK（MCP服务器）
- wxflows SDK（工具）
您可以使用任何 支持的MCP客户端.
本指南将引导您完成安装 wxflows CLI，初始化和部署项目，并在本地运行应用程序。我们将使用 google_books 和 wikipedia 工具作为工具调用的示例 wxflows.
开始之前
克隆此存储库并打开正确的目录：
git clone https://github.com/IBM/wxflows.git
cd examples/mcp/javascript步骤1：设置wxflows
在开始使用watsonx.AI Flows Engine构建AI应用程序之前：
步骤2：部署Flows Engine项目
移动到 wxflows 目录：
cd wxflows已经有一个wxflows项目可供您使用以下值设置此存储库：
- 定义端点
api/mcp-example对于该项目。 - 进口
google_books工具 带有搜索书籍和指定字段的说明books|book. - 进口
wikipedia工具 带有维基百科搜索和指定字段的描述search|page.
您可以通过运行以下命令将此工具配置部署到Flows Engine端点：
wxflows deploy此命令部署定义的端点和工具，这些将由 wxflows SDK在您的应用程序中。
步骤3：设置环境变量
从项目的根目录复制示例环境文件以创建 .env 文件：
cp .env.sample .env编辑 .env 文件并添加凭据，例如API密钥和其他必需的环境变量。确保凭据正确，以允许工具进行身份验证并与外部服务交互。
步骤4：在应用程序中安装依赖项
要运行应用程序，您需要安装必要的依赖项：
npm i此命令安装所有必需的软件包，包括 @wxflows/sdk 包和项目中指定的任何依赖项。
步骤5：构建MCP服务器
通过运行以下命令构建服务器：
npm run build步骤6：在MCP客户端中使用
最后，您可以在客户端中使用MCP服务器。要与Claude Desktop一起使用，请添加服务器配置：
在MacOS上： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在Windows上： %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"wxflows-server": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/wxflows-server/build/index.js"],
"env": {
"WXFLOWS_APIKEY": "YOUR_WXFLOWS_APIKEY",
"WXFLOWS_ENDPOINT": "YOUR_WXFLOWS_ENDPOINT"
}
}
}
}现在，您可以打开Claude Desktop，应该可以看到 wxflows-server 上市的。您现在可以测试 google_books 和 wikipedia 通过克劳德桌面工具。
总结
您现在已成功设置、部署和运行 wxflows 项目与 google_books 和 wikipedia 工具。此设置提供了一个灵活的环境，可以利用外部工具进行数据检索，使您能够进一步构建和扩展您的应用程序 wxflows。请参阅中的说明 工具 添加更多工具或从数据库、NoSQL、REST或GraphQL API创建自己的工具。
支持
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安装
要与Claude Desktop一起使用，请添加服务器配置：
在MacOS上： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在Windows上： %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"weather-server": {
"command": "/path/to/weather-server/build/index.js"
}
}
}调试
由于MCP服务器通过stdio进行通信，调试可能具有挑战性。我们建议使用 MCP检查员，可作为包脚本使用：
npm run inspector检查器将提供一个URL，用于访问浏览器中的调试工具。