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MCP Server · AI代理

MCP Extend Server

MCP代理服务器是一个为chatluna-character项目设计的增强工具,通过代理OpenAI API的方式,为对话添加智能工具调用能力,如天气查询和计算器。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 2
JavaScriptAPI代理AI代理

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
flymyd
提供方
flymyd

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Extend Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

MCP代理服务器

MCP代理服务器是一个为 chatluna-character 项目设计的增强工具,提供了MCP(Model Context Protocol)功能的扩展实现。

🌟 项目简介

本项目通过代理OpenAI API的方式,为chatluna-character项目添加了强大的工具调用能力。它能够在对话过程中智能地调用外部工具(如天气查询、计算器等),并将结果整合到回复中,从而提供更加智能和实用的对话体验。

✨ 核心特性

  • 🔧 智能工具调用:支持在对话中自动调用外部工具
  • 🌐 代理转发:兼容OpenAI API格式,可作为代理服务器使用
  • ⚡ 流式响应:支持流式和非流式两种响应模式
  • 🎭 模型别名:支持为模型设置多个别名,提高兼容性
  • 🔒 配置灵活:通过环境变量进行配置,部署简单

🚀 快速开始

环境要求

  • Node.js >= 22
  • npm 或 yarn

安装步骤

  1. 克隆项目
   git clone https://github.com/flymyd/mcp-extend-server.git
   cd mcp-extend-server
  1. 安装依赖
   npm install
  1. 配置环境变量
   cp .env.example .env

编辑 .env 文件,配置你的API密钥和端点:

   # 服务器端口(默认:12566)
   LLM_EXTEND_SERVE_PORT=12566
   
   # 远程LLM API端点
   LLM_EXTEND_REMOTE_ENDPOINT=http://your-llm-api.com/v1
   
   # 远程LLM API密钥
   LLM_EXTEND_REMOTE_API_KEY=sk-your-api-key-here
   
   # 远程LLM模型ID
   LLM_EXTEND_REMOTE_LLM_ID=your-model-name
  1. 启动服务
   node server.js

服务启动后,将在 http://localhost:12566 上运行。

📋 API端点

1. 获取模型列表

GET /v1/models

返回当前支持的模型列表,包括主模型和兼容别名。

2. 聊天补全

POST /v1/chat/completions

请求格式:

{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "北京今天的天气怎么样?"}
  ],
  "stream": false
}

响应格式:

  • 非流式:返回完整的回复内容
  • 流式:逐字返回回复内容,模拟打字效果

🔧 内置工具

当前项目内置了以下工具,可根据需要扩展:

1. 天气查询工具

  • 名称:get_current_weather
  • 功能:获取指定城市的实时天气信息
  • 参数:

- city (string): 城市名称,例如"北京"

2. 计算器工具

  • 名称:calculator
  • 功能:执行基本数学运算
  • 参数:

- expression (string): 数学表达式,例如"5*8+2"

🛠️ 扩展开发

添加新工具

  1. 在 src/tool.js 中添加新的工具函数和schema
  2. 工具函数需要返回字符串格式的结果
  3. 在 availableTools 对象中注册新工具

示例:

function myNewTool(param1, param2) {
    // 工具逻辑
    return JSON.stringify({ result: "操作成功" });
}

const availableTools = {
    // ... 现有工具
    my_new_tool: {
        func: myNewTool,
        schema: {
            name: "my_new_tool",
            description: "工具描述",
            parameters: [
                { name: "param1", type: "string", description: "参数1描述" },
                { name: "param2", type: "number", description: "参数2描述" }
            ]
        }
    }
};

自定义提示词

在 src/prompts.js 中可以修改工具使用的提示词模板,调整AI助手的行为。

🔄 与chatluna-character集成

  1. 在chatluna-character的配置中,将API端点指向本服务:
   http://localhost:12566/v1
  1. 使用任一支持的模型ID:

- 主模型ID(在.env中配置) - gpt-3.5-turbo(兼容别名) - gpt-4(兼容别名)

  1. 在角色配置中启用工具使用功能

🔍 调试与日志

服务运行时会输出详细的调试信息,包括:

  • 每次对话的完整消息历史
  • 工具调用过程
  • AI模型的原始输出
  • 解析和执行结果

⚠️ 安全提示

  • eval函数警告:当前计算器工具使用了eval,在生产环境中应替换为安全的数学表达式解析库
  • API密钥保护:不要将.env文件提交到版本控制
  • 输入验证:为工具函数添加适当的输入验证和错误处理

🤝 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来帮助改进项目!

📄 许可证

ISC License

🆘 支持与帮助

如有问题,请通过以下方式获取帮助:

  1. 查看项目Issues
  2. 提交新的Issue描述问题
  3. 查看运行日志进行调试

*本项目专为增强chatluna-character功能而设计,让AI对话更加智能和实用!*

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

智能工具调用JavaScript本地部署API代理对话增强OpenAI兼容流式响应

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Extend Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

MCP Extend Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Extend Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Extend Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Extend Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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