GoSuda

Litt forståelse av MCP host

By snowmerak
views ...

Hva er MCP?

MCP er en protokoll utviklet av Anthropic for Claude. MCP, som er en forkortelse for Model Context Protocol, er en protokoll som gjør det mulig for en LLM å aktivt be om eksterne operasjoner eller ressurser. Siden MCP bokstavelig talt bare er en protokoll som gir forespørsler og svar, må utvikleren håndtere prosessen og utførelsen.

Om intern funksjonalitet

Før jeg forklarer den interne funksjonaliteten, vil jeg ta for meg Gemini Function Calling. Gemini Function Calling gjør, i likhet med MCP, at LLM kan initiere eksterne operasjoner. Du lurer kanskje på hvorfor jeg spesifikt har tatt med Function Calling. Grunnen til at jeg tok den med er at Function Calling kom ut før MCP, og den bruker samme OpenAPI-skjema, noe som gjør dem kompatible, og jeg antok at deres interne funksjonalitet ville være lik. Derfor er Gemini Function Callings forklaring mer detaljert, og jeg tok den med i håp om at den ville være nyttig.

FunctionCalling

Den overordnede flyten er som følger:

  1. Definerer funksjonen.
  2. Sender funksjonsdefinisjonen til Gemini sammen med prompten.
    1. "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."
  3. Gemini ber om et funksjonskall om nødvendig.
    1. Hvis Gemini trenger det, mottar den kallernavnet og parametrene for funksjonskallet.
    2. Kalleren kan bestemme om den skal utføre eller ikke.
      1. Om den skal kalle og returnere en gyldig verdi.
      2. Om den skal returnere data som om den ble kalt, uten å kalle den.
      3. Om den bare skal ignoreres.
  4. I prosessen ovenfor utfører og ber Gemini om handlinger som å kalle flere funksjoner samtidig, eller kalle en funksjon og deretter kalle den igjen basert på resultatet.
  5. Til slutt avsluttes den når et ryddig svar er oppnådd.

Denne flyten er generelt i tråd med MCP. Dette er også forklart på lignende måte i MCPs veiledning. Dette gjelder også for ollama tools.

Og heldigvis er skjema-strukturen for disse tre verktøyene – ollama tools, MCP og Gemini Function Calling – såpass delt at man kan bruke MCP alene for alle tre.

Og så er det en felles ulempe. Siden det til syvende og sist er modellen som utfører, kan modellen, hvis den er i dårlig stand, enten ikke kalle funksjonen, kalle den på en merkelig måte, eller utføre feil som å sende en DOS til MCP-serveren.

MCP-vert i Go

mark3lab's mcphost

I Go finnes det mcphost, som er under utvikling av organisasjonen mark3lab.

Bruken er svært enkel.

1go install github.com/mark3labs/mcphost@latest

Etter installasjon, opprett $HOME/.mcp.json-filen og skriv inn følgende:

 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}

Og kjør den deretter med en ollama-modell som følger. Selvfølgelig, hvis nødvendig, hent modellen med ollama pull mistral-small først.

Selv om claude eller qwen2.5 anbefales som standard, anbefaler jeg mistral-small for øyeblikket.

1mcphost -m ollama:mistral-small

Men hvis den kjøres på denne måten, kan den bare brukes i et CLI-miljø for spørsmål og svar. Derfor vil vi endre koden for mcphost slik at den kan operere på en mer programmerbar måte.

mcphost Fork

Som allerede bekreftet, inneholder mcphost funksjonalitet for å trekke ut metadata og kalle funksjoner ved hjelp av MCP. Derfor er det nødvendig med deler for å kalle LLM, håndtere MCP-serveren og administrere meldingshistorikken.

Runner i den følgende pakken er den hentede delen.

 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}

Jeg vil ikke se på den interne deklarasjonen av den tilhørende delen separat. Men den er nesten bokstavelig talt navnet.

 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}

For mcpClients og tools som skal brukes her, vennligst sjekk denne filen.provider vil bruke ollamas, så sjekk denne filen.

Hovedretten er Run-metoden.

  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)
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}

Selve koden er sammensatt av deler av koden fra denne filen.

Innholdet er omtrent som følger:

  1. Sender en liste over verktøy sammen med prompten for å be om utførelse eller generering av svar.
  2. Hvis et svar genereres, stoppes rekursjonen og svaret returneres.
  3. Hvis LLM ber om verktøyutførelse, kaller verten MCP-serveren.
  4. Svaret legges til historikken, og prosessen går tilbake til trinn 1.

Avslutning

Allerede slutt?

Jeg har faktisk ikke så mye å si. Denne artikkelen er skrevet for å hjelpe deg med å forstå hvordan MCP Server opererer. Jeg håper denne artikkelen har vært til nytte for deg i å forstå hvordan MCP-verten fungerer.