O scurtă analiză a MCP host
Ce este MCP
MCP este un protocol dezvoltat de Anthropic pentru claude. MCP este un acronim pentru Model Context Protocol și este un protocol care permite LLM să solicite în mod activ acțiuni sau resurse externe. Deoarece MCP este, literalmente, doar un protocol pentru a oferi solicitări și răspunsuri, procesul și execuția trebuie să fie realizate de către dezvoltator.
Despre funcționarea internă
Înainte de a explica funcționarea internă, vom trece în revistă Gemini Function Calling. Gemini Function Calling, la fel ca MCP, permite LLM să apeleze în mod proactiv acțiuni externe. Vă veți întreba de ce am adus în discuție Function Calling. Motivul pentru care l-am adus în discuție este că Function Calling a apărut înaintea MCP și, fiind compatibil prin utilizarea aceleiași OpenAPI schema, am presupus că funcționarea reciprocă va fi similară. Prin urmare, am considerat că explicația Gemini Function Calling, fiind mai detaliată, ar fi utilă și de aceea am adus-o în discuție.
Fluxul general este următorul.
- Se definește o funcție.
- Definiția funcției este trimisă către Gemini împreună cu prompt-ul.
- "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."
- Gemini solicită apelarea funcției dacă este necesar.
- Dacă Gemini consideră necesar, numele și parametrii pentru apelarea funcției sunt transmise apelantului.
- Apelantul poate decide dacă să execute sau nu.
- Dacă să apeleze și să returneze o valoare validă.
- Dacă să returneze date ca și cum ar fi apelat, fără a apela de fapt.
- Dacă pur și simplu să ignore.
- În timpul procesului de mai sus, Gemini efectuează și solicită acțiuni precum apelarea mai multor funcții simultan sau apelarea din nou după vizualizarea rezultatelor apelului funcției.
- În final, se încheie când se obține un răspuns bine structurat.
Acest flux este, în general, în concordanță cu MCP. Acest lucru este explicat similar și în tutorialul MCP. Același lucru este valabil și pentru ollama tools.
Și, din fericire, aceste trei instrumente, ollama tools, MCP și Gemini Function Calling, au o structură de schema atât de similară încât implementarea doar a MCP vă permite să le utilizați pe toate trei.
Ah, și există un dezavantaj pe care îl împărtășesc toate. Deoarece modelul este cel care le execută, dacă modelul pe care îl utilizați nu este într-o stare bună, acesta poate funcționa incorect, cum ar fi să nu apeleze funcția, să o apeleze ciudat sau să lanseze un DOS asupra serverului MCP.
Gazdă MCP în Go
mark3lab's mcphost
În Go există mcphost, care este în curs de dezvoltare de către organizația numită mark3lab.
Modul de utilizare este foarte simplu.
1go install github.com/mark3labs/mcphost@latest
După instalare, creați fișierul $HOME/.mcp.json
și scrieți următorul conținut.
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}
Apoi rulați-l cu modelul ollama, ca mai jos.
Desigur, înainte de asta, dacă este necesar, descărcați modelul cu ollama pull mistral-small
.
Deși în mod implicit se recomandă claude sau qwen2.5, eu recomand în prezent mistral-small.
1mcphost -m ollama:mistral-small
Totuși, rulând astfel, îl puteți utiliza doar într-un mediu CLI, sub formă de întrebări și răspunsuri.
Prin urmare, vom modifica codul acestui mcphost
pentru a-l face să funcționeze într-un mod mai programabil.
Fork mcphost
Așa cum am confirmat deja, mcphost
include funcționalități pentru extragerea metadatelor și apelarea funcțiilor utilizând MCP. Prin urmare, sunt necesare părți pentru apelarea llm-ului, gestionarea serverului mcp și gestionarea istoricului mesajelor.
Partea corespunzătoare a fost preluată în Runner
-ul din următorul pachet.
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}
Nu vom examina declarațiile interne ale părții corespunzătoare separat. Totuși, ele sunt aproape exact ca numele lor.
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}
Pentru mcpClients
și tools
care vor fi utilizate aici, vă rugăm să verificați fișierul corespunzător. Deoarece vom folosi provider-ul de la ollama, vă rugăm să verificați fișierul corespunzător.
"Felul principal" este 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)
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}
Codul în sine este o compilație a unor părți din fișierul corespunzător.
Conținutul este aproximativ următorul.
- Se trimite lista de instrumente împreună cu prompt-ul pentru a solicita execuția sau generarea răspunsului.
- Dacă se generează un răspuns, recursivitatea se oprește și se returnează.
- Dacă LLM lasă o solicitare de execuție a unui instrument, gazda apelează Serverul MCP.
- Răspunsul este adăugat în istoric și se revine la pasul 1.
În concluzie
S-a terminat deja?
De fapt, nu sunt multe de spus. Acesta este un articol scris pentru a vă ajuta să înțelegeți cum funcționează Serverul MCP în linii mari. Sper că acest articol v-a fost de ajutor, chiar și puțin, în înțelegerea funcționării gazdei MCP.