Stručné porozumění MCP host
Co je MCP
MCP je protokol vyvinutý společností Anthropic pro claude. MCP je zkratka pro Model Context Protocol a je to protokol, který umožňuje LLM aktivně požadovat akce nebo zdroje externě. Protože MCP je skutečně jen protokol pro poskytování požadavků a odpovědí, proces a provedení musí zajistit vývojář.
O interním fungování
Než se pustíme do vysvětlení interního fungování, podívejme se stručně na Gemini Function Calling. Gemini Function Calling, stejně jako MCP, také umožňuje LLM proaktivně volat externí akce. Pak si možná kladete otázku, proč bylo Function Calling konkrétně zmíněno. Důvodem, proč bylo konkrétně zmíněno, je to, že Function Calling vyšlo dříve než MCP, a jelikož podobně používá schéma OpenAPI, je kompatibilní a předpokládalo se, že jejich vzájemné fungování bude podobné. Protože je vysvětlení Gemini Function Calling poměrně podrobnější, bylo zmíněno, neboť se očekává, že bude nápomocné.
Celkový postup je následující.
- Definujte funkci.
- Odešlete definici funkce do Gemini spolu s promptem.
- "Send user prompt along with the function declaration(s) to the model. It analyzes the request and determines if a function call would be helpful. If so, it responds with a structured JSON object."
- Pokud Gemini potřebuje, požádá o volání funkce.
- Pokud Gemini potřebuje, volající obdrží název a parametry pro volání funkce.
- Volající se může rozhodnout, zda provede vykonání, či nikoli.
- Zda zavolat a vrátit platnou hodnotu.
- Zda vrátit data, jako by byla volána, aniž by se skutečně volala.
- Nebo to prostě ignorovat.
- V průběhu výše uvedeného procesu Gemini provádí a požaduje akce, jako je volání více funkcí najednou nebo opětovné volání po zobrazení výsledku volání funkce.
- Nakonec, když je vytvořena uspořádaná odpověď, proces se ukončí.
Tento postup je obecně v souladu s MCP. Podobně je to vysvětleno i v tutoriálu k MCP. To platí i pro ollama tools.
A naštěstí tyto tři nástroje, ollama tools, MCP a Gemini Function Calling, sdílejí strukturu schématu natolik, že implementace pouze MCP umožňuje jeho použití na všech třech místech.
A ano, existuje nevýhoda, kterou všechny sdílejí. Nakonec, protože model je to, co provádí vykonání, pokud model, který používáte, není v dobré kondici, může dojít k nesprávnému fungování, jako je nevolání funkce, její podivné volání nebo provedení DOS útoku na MCP server.
MCP host v Go
mcphost od mark3lab
V Go existuje mcphost, který je ve vývoji organizací zvanou mark3lab.
Použití je velmi jednoduché.
1go install github.com/mark3labs/mcphost@latest
Po instalaci vytvořte soubor $HOME/.mcp.json
a napište následující.
1{
2 "mcpServers": {
3 "sqlite": {
4 "command": "uvx",
5 "args": [
6 "mcp-server-sqlite",
7 "--db-path",
8 "/tmp/foo.db"
9 ]
10 },
11 "filesystem": {
12 "command": "npx",
13 "args": [
14 "-y",
15 "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
16 "/tmp"
17 ]
18 }
19 }
20}
A spusťte s modelem ollama následovně.
Samozřejmě, předtím, pokud je to nutné, stáhněte model pomocí ollama pull mistral-small
.
Ačkoli se obecně doporučuje claude nebo qwen2.5, já momentálně doporučuji mistral-small.
1mcphost -m ollama:mistral-small
Pokud se však spustí tímto způsobem, lze jej použít pouze ve formátu otázek a odpovědí v prostředí CLI. Proto upravíme kód tohoto mcphost, aby fungoval programovatelněji.
Forkování mcphost
Jak již bylo potvrzeno, mcphost obsahuje funkcionalitu pro extrakci metadat a volání funkcí pomocí MCP. Proto jsou zapotřebí části pro volání LLM, manipulaci s MCP serverem a správu historie zpráv.
Část odpovídající tomuto, která byla přinesena, je Runner následujícího balíčku.
1package runner
2
3import (
4 "context"
5 "encoding/json"
6 "fmt"
7 "log"
8 "strings"
9 "time"
10
11 mcpclient "github.com/mark3labs/mcp-go/client"
12 "github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
13
14 "github.com/mark3labs/mcphost/pkg/history"
15 "github.com/mark3labs/mcphost/pkg/llm"
16)
17
18type Runner struct {
19 provider llm.Provider
20 mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient
21 tools []llm.Tool
22
23 messages []history.HistoryMessage
24}
Interní deklarace odpovídající části nebudeme zvlášť prohlížet. Nicméně je to téměř přesně, jak název napovídá.
1func NewRunner(systemPrompt string, provider llm.Provider, mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient, tools []llm.Tool) *Runner {
2 return &Runner{
3 provider: provider,
4 mcpClients: mcpClients,
5 tools: tools,
6 messages: []history.HistoryMessage{
7 {
8 Role: "system",
9 Content: []history.ContentBlock{{
10 Type: "text",
11 Text: systemPrompt,
12 }},
13 },
14 },
15 }
16}
Pro mcpClients a tools zde použité, prosím zkontrolujte tento soubor. Jelikož provider použije ten od ollama, prosím zkontrolujte tento soubor.
Hlavním chodem je metoda Run.
1func (r *Runner) Run(ctx context.Context, prompt string) (string, error) {
2 if len(prompt) != 0 {
3 r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
4 Role: "user",
5 Content: []history.ContentBlock{{
6 Type: "text",
7 Text: prompt,
8 }},
9 })
10 }
11
12 llmMessages := make([]llm.Message, len(r.messages))
13 for i := range r.messages {
14 llmMessages[i] = &r.messages[i]
15 }
16
17 const initialBackoff = 1 * time.Second
18 const maxRetries int = 5
19 const maxBackoff = 30 * time.Second
20
21 var message llm.Message
22 var err error
23 backoff := initialBackoff
24 retries := 0
25 for {
26 message, err = r.provider.CreateMessage(
27 context.Background(),
28 prompt,
29 llmMessages,
30 r.tools,
31 )
32 if err != nil {
33 if strings.Contains(err.Error(), "overloaded_error") {
34 if retries >= maxRetries {
35 return "", fmt.Errorf(
36 "claude is currently overloaded. please wait a few minutes and try again",
37 )
38 }
39
40 time.Sleep(backoff)
41 backoff *= 2
42 if backoff > maxBackoff {
43 backoff = maxBackoff
44 }
45 retries++
46 continue
47 }
48
49 return "", err
50 }
51
52 break
53 }
54
55 var messageContent []history.ContentBlock
56
57 var toolResults []history.ContentBlock
58 messageContent = []history.ContentBlock{}
59
60 if message.GetContent() != "" {
61 messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{
62 Type: "text",
63 Text: message.GetContent(),
64 })
65 }
66
67 for _, toolCall := range message.GetToolCalls() {
68 input, _ := json.Marshal(toolCall.GetArguments())
69 messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{
70 Type: "tool_use",
71 ID: toolCall.GetID(),
72 Name: toolCall.GetName(),
73 Input: input,
74 })
75
76 parts := strings.Split(toolCall.GetName(), "__")
77
78 serverName, toolName := parts[0], parts[1]
79 mcpClient, ok := r.mcpClients[serverName]
80 if !ok {
81 continue
82 }
83
84 var toolArgs map[string]interface{}
85 if err := json.Unmarshal(input, &toolArgs); err != nil {
86 continue
87 }
88
89 var toolResultPtr *mcp.CallToolResult
90 req := mcp.CallToolRequest{}
91 req.Params.Name = toolName
92 req.Params.Arguments = toolArgs
93 toolResultPtr, err = mcpClient.CallTool(
94 context.Background(),
95 req,
96 )
97
98 if err != nil {
99 errMsg := fmt.Sprintf(
100 "Error calling tool %s: %v",
101 toolName,
102 err,
103 )
104 log.Printf("Error calling tool %s: %v", toolName, err) // Chyba při volání nástroje %s: %v
105
106 toolResults = append(toolResults, history.ContentBlock{
107 Type: "tool_result",
108 ToolUseID: toolCall.GetID(),
109 Content: []history.ContentBlock{{
110 Type: "text",
111 Text: errMsg,
112 }},
113 })
114
115 continue
116 }
117
118 toolResult := *toolResultPtr
119
120 if toolResult.Content != nil {
121 resultBlock := history.ContentBlock{
122 Type: "tool_result",
123 ToolUseID: toolCall.GetID(),
124 Content: toolResult.Content,
125 }
126
127 var resultText string
128 for _, item := range toolResult.Content {
129 if contentMap, ok := item.(map[string]interface{}); ok {
130 if text, ok := contentMap["text"]; ok {
131 resultText += fmt.Sprintf("%v ", text)
132 }
133 }
134 }
135
136 resultBlock.Text = strings.TrimSpace(resultText)
137
138 toolResults = append(toolResults, resultBlock)
139 }
140 }
141
142 r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
143 Role: message.GetRole(),
144 Content: messageContent,
145 })
146
147 if len(toolResults) > 0 {
148 r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
149 Role: "user",
150 Content: toolResults,
151 })
152
153 return r.Run(ctx, "")
154 }
155
156 return message.GetContent(), nil
157}
Samotný kód je složeninou části kódu z tohoto souboru.
Obsah je zhruba následující.
- Odešlete seznam nástrojů spolu s promptem, abyste požádali o provedení nebo generování odpovědi.
- Pokud je odpověď vygenerována, zastavte rekurzi a vraťte ji.
- Pokud LLM zanechá požadavek na provedení nástroje, host volá MCP Server.
- Přidejte odpověď do historie a vraťte se ke kroku 1.
Závěrem
Už konec?
Vlastně toho není tolik k řečení. Tento článek byl napsán, aby vám pomohl zhruba porozumět, jak funguje MCP Server. Doufám, že vám tento článek alespoň trochu pomohl pochopit fungování MCP hosta.