--- id: a1fad13de24c90924cfa9e25e9f986cb author: snowmerak title: Să înțelegem puțin gazda MCP description: Acesta este un articol care urmărește să contribuie la înțelegerea protocolului MCP al Anthropic și a gazdei MCP (mcphost) implementate în Go. language: ro date: 2025-04-08T00:59:42.416582136Z path: /blog/posts/a-little-understanding-of-mcp-host-zb952aae0 category: ai --- ## Ce este MCP [MCP](https://modelcontextprotocol.io/introduction) este un protocol dezvoltat de Anthropic pentru Claude. MCP este abrevierea de la Model Context Protocol și este un protocol care permite LLM-ului să solicite activ acțiuni sau resurse din exterior. Deoarece MCP este, literalmente, doar un protocol care transmite cereri și răspunsuri, procesul și execuția trebuie realizate de dezvoltator. ### Despre funcționarea internă Înainte de a explica funcționarea internă, să facem o scurtă paranteză despre [Gemini Function Calling](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling). Gemini Function Calling, la fel ca MCP, permite LLM-ului să invoce în mod proactiv acțiuni externe. Probabil vă veți întreba de ce am adus în discuție Function Calling. Motivul este că Function Calling a apărut înaintea MCP și, întrucât utilizează același schema OpenAPI, este compatibil cu acesta, motiv pentru care am presupus că funcționarea lor este similară. Astfel, explicația Gemini Function Calling este relativ mai detaliată, ceea ce considerăm că ar fi util. ![FunctionCalling](/assets/images/mcp_with_csharp/function-calling-overview.png) Fluxul general este următorul: 1. Se definește funcția. 2. Definiția funcției este trimisă către Gemini împreună cu promptul. 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 solicită apelul funcției, dacă este necesar. 1. Dacă Gemini consideră necesar, apelantul primește numele și parametrii pentru apelul funcției. 2. Apelantul poate decide dacă execută sau nu apelul. 1. Să apeleze funcția și să returneze o valoare validă 2. Să nu apeleze funcția, ci să returneze date ca și cum ar fi apelat-o 3. Să ignore pur și simplu cererea 4. Gemini poate solicita, în cadrul acestui proces, apelul mai multor funcții simultan sau, după ce analizează rezultatul unui apel, poate efectua și solicita alte apeluri. 5. Procesul se încheie atunci când se obține un răspuns organizat. Acest flux este, în general, în concordanță cu MCP. Acest lucru este descris într-un mod similar și în [tutorialul MCP](https://modelcontextprotocol.io/tutorials/building-mcp-with-llms). De asemenea, este similar cu ollama tools. Și, din fericire, aceste trei instrumente, ollama tools, MCP și Gemini Function Calling, au structuri de schemă aproape identice, astfel încât implementând doar MCP se poate utiliza în toate cele trei locuri. Și un dezavantaj comun tuturor: deoarece modelul este cel care execută efectiv apelurile, dacă modelul utilizat este defectuos, poate să nu apeleze funcția, să o apeleze incorect sau chiar să trimită un DOS către serverul MCP. ## Gazda MCP în Go ### mcphost al mark3lab În Go există [mcphost](https://github.com/mark3labs/mcphost), dezvoltat de organizația mark3lab. Utilizarea este foarte simplă. ```sh go install github.com/mark3labs/mcphost@latest ``` După instalare, creați fișierul `$HOME/.mcp.json` și scrieți următoarele: ```json { "mcpServers": { "sqlite": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-server-sqlite", "--db-path", "/tmp/foo.db" ] }, "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp" ] } } } ``` Apoi rulați următoarea comandă cu modelul ollama: Desigur, dacă este necesar, înainte de aceasta descărcați modelul cu `ollama pull mistral-small`. > În mod implicit recomandăm claude sau qwen2.5, dar personal recomand, deocamdată, mistral-small. ```sh mcphost -m ollama:mistral-small ``` Totuși, dacă rulați astfel, puteți utiliza aplicația doar în mediul CLI, sub formă de întrebări și răspunsuri. De aceea, vom modifica codul `mcphost` pentru a-l face mai programabil. ### Fork-ul mcphost După cum am văzut deja, `mcphost` include funcționalitatea de extragere a metadatelor și de apelare a funcțiilor prin MCP. Prin urmare, sunt necesare partea de apelare a LLM-ului, partea de gestionare a serverului MCP și partea de administrare a istoricului mesajelor. Partea corespunzătoare a fost extrasă în `Runner`-ul din următorul pachet. ```go package runner import ( "context" "encoding/json" "fmt" "log" "strings" "time" mcpclient "github.com/mark3labs/mcp-go/client" "github.com/mark3labs/mcp-go/mcp" "github.com/mark3labs/mcphost/pkg/history" "github.com/mark3labs/mcphost/pkg/llm" ) type Runner struct { provider llm.Provider mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient tools []llm.Tool messages []history.HistoryMessage } ``` Nu vom analiza declarațiile interne ale acestei părți. Totuși, sunt aproape identice ca nume. ```go func NewRunner(systemPrompt string, provider llm.Provider, mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient, tools []llm.Tool) *Runner { return &Runner{ provider: provider, mcpClients: mcpClients, tools: tools, messages: []history.HistoryMessage{ { Role: "system", Content: []history.ContentBlock{{ Type: "text", Text: systemPrompt, }}, }, }, } } ``` Pentru `mcpClients` și `tools` care vor fi utilizate aici, vă rugăm să consultați [fișierul respectiv](https://github.com/snowmerak/mcphost/blob/main/internal/runner/from.go). Pentru `provider`, vom utiliza cel al ollama, așa că vă rugăm să consultați [fișierul respectiv](https://github.com/snowmerak/mcphost/blob/main/pkg/llm/ollama/provider.go). Partea principală este metoda `Run`. ```go func (r *Runner) Run(ctx context.Context, prompt string) (string, error) { if len(prompt) != 0 { r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{ Role: "user", Content: []history.ContentBlock{{ Type: "text", Text: prompt, }}, }) } llmMessages := make([]llm.Message, len(r.messages)) for i := range r.messages { llmMessages[i] = &r.messages[i] } const initialBackoff = 1 * time.Second const maxRetries int = 5 const maxBackoff = 30 * time.Second var message llm.Message var err error backoff := initialBackoff retries := 0 for { message, err = r.provider.CreateMessage( context.Background(), prompt, llmMessages, r.tools, ) if err != nil { if strings.Contains(err.Error(), "overloaded_error") { if retries >= maxRetries { return "", fmt.Errorf( "claude is currently overloaded. please wait a few minutes and try again", ) } time.Sleep(backoff) backoff *= 2 if backoff > maxBackoff { backoff = maxBackoff } retries++ continue } return "", err } break } var messageContent []history.ContentBlock var toolResults []history.ContentBlock messageContent = []history.ContentBlock{} if message.GetContent() != "" { messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{ Type: "text", Text: message.GetContent(), }) } for _, toolCall := range message.GetToolCalls() { input, _ := json.Marshal(toolCall.GetArguments()) messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{ Type: "tool_use", ID: toolCall.GetID(), Name: toolCall.GetName(), Input: input, }) parts := strings.Split(toolCall.GetName(), "__") serverName, toolName := parts[0], parts[1] mcpClient, ok := r.mcpClients[serverName] if !ok { continue } var toolArgs map[string]interface{} if err := json.Unmarshal(input, &toolArgs); err != nil { continue } var toolResultPtr *mcp.CallToolResult req := mcp.CallToolRequest{} req.Params.Name = toolName req.Params.Arguments = toolArgs toolResultPtr, err = mcpClient.CallTool( context.Background(), req, ) if err != nil { errMsg := fmt.Sprintf( "Error calling tool %s: %v", toolName, err, ) log.Printf("Error calling tool %s: %v", toolName, err) toolResults = append(toolResults, history.ContentBlock{ Type: "tool_result", ToolUseID: toolCall.GetID(), Content: []history.ContentBlock{{ Type: "text", Text: errMsg, }}, }) continue } toolResult := *toolResultPtr if toolResult.Content != nil { resultBlock := history.ContentBlock{ Type: "tool_result", ToolUseID: toolCall.GetID(), Content: toolResult.Content, } var resultText string for _, item := range toolResult.Content { if contentMap, ok := item.(map[string]interface{}); ok { if text, ok := contentMap["text"]; ok { resultText += fmt.Sprintf("%v ", text) } } } resultBlock.Text = strings.TrimSpace(resultText) toolResults = append(toolResults, resultBlock) } } r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{ Role: message.GetRole(), Content: messageContent, }) if len(toolResults) > 0 { r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{ Role: "user", Content: toolResults, }) return r.Run(ctx, "") } return message.GetContent(), nil } ``` Codul propriu-zis a fost compilat din părți ale [fișierului respectiv](https://github.com/snowmerak/mcphost/blob/main/cmd/mcp.go). Conținutul, în linii mari, este următorul: 1. Se trimite lista de unelte împreună cu promptul pentru a solicita fie execuția, fie generarea unui răspuns. 2. Dacă a fost generat un răspuns, recursivitatea se oprește și acesta este returnat. 3. Dacă LLM-ul lasă o cerere de execuție a unei unelte, gazda apelează serverul MCP. 4. Răspunsul este adăugat în istoric, apoi se revine la pasul 1. ## În final > Deja s-a terminat? De fapt, nu am prea multe de spus. Acest articol a fost scris pentru a ajuta la înțelegerea modului în care funcționează un server MCP în linii mari. Sper că acest articol v-a fost de folos, chiar și puțin, pentru a înțelege funcționarea unei gazde MCP.